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문장 수반 관계를 고려한 문서 요약
Document Summarization Considering Entailment Relation between Sentences

정보과학회논문지 = Journal of KIISE, v.44 no.2, 2017년, pp.179 - 185  

권영대 (성균관대학교 반도체시스템공학과) ,  김누리 (성균관대학교 컴퓨터공학과) ,  이지형 (성균관대학교 컴퓨터공학과)

초록
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문서의 요약은 요약문 내의 문장들끼리 서로 연관성 있게 이어져야 하고 하나의 짜임새 있는 글이 되어야 한다. 본 논문에서는 위의 목적을 달성하기 위해 문장 간의 유사도와 수반 관계(Entailment)를 고려하여 문서 내에서 연관성이 크고 의미, 개념적인 연결성이 높은 문장들을 추출할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 Recurrent Neural Network 기반의 문장 관계 추론 모델과 그래프 기반의 랭킹(Graph-based ranking) 알고리즘을 혼합하여 단일 문서 추출요약 작업에 적용한 새로운 알고리즘인 TextRank-NLI를 제안한다. 새로운 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 기존의 문서요약 알고리즘인 TextRank와 동일한 데이터 셋을 사용하여 성능을 비교 분석하였으며 기존의 알고리즘보다 약 2.3% 더 나은 성능을 보이는 것을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Document summarization aims to generate a summary that is consistent and contains the highly related sentences in a document. In this study, we implemented for document summarization that extracts highly related sentences from a whole document by considering both similarities and entailment relation...

주제어

#문서 요약   #수반 관계 추론   #자연어 처리   #텍스트 랭크   #순환 신경망  

참고문헌 (11)

  1. John Gantz, David Reinsel, The Digital Universe in 2020, [Online]. Available: https://www.emc.com/collateral/analyst-reports/idc-the-digital-universe-in-2020.pdf, 2012. 

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  4. DUC. Document understanding conference 2002, [Online]. Available: http://www-nlpir.nist.gov/projects/duc/, 2002. 

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    상세보기 crossref

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