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NTIS 바로가기정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.8 no.8, 2019년, pp.343 - 348
In recent years, extractive summarization systems based on end-to-end deep learning models have become popular. These systems do not require human-crafted features and adopt data-driven approaches. However, previous related studies have shown that linguistic analysis features such as part-of-speeche...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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문서요약(Text Summarization)이란? | 문서요약(Text Summarization)은 주어진 문서의 주요 내용을 담은 짧고 간결한 글을 생성하는 것이다. 정보매체의 다양화로 개인이 소화해야 하는 정보의 양이 증가하고, 이를 돕기 위한 문서요약 기술도 계속 발달 되어왔다. | |
요약을 만드는 방법은 크게 어떻게 나뉘는가? | 요약을 만드는 방법은 크게 생성 요약(Abstractive Sum- marization)과 추출 요약(Extractive Summarization)으로 나눌 수 있다. 생성 요약은 문서의 핵심 내용을 담은 새로운 문장을 생성하여 요약을 만드는 방법이다[1]. | |
최근 자연언어처리는 어떤 방법으로 학습하고 있나? | 최근 자연언어처리 연구의 큰 흐름은 인공신경망을 이용한 End-to-End 방식의 학습이다. 이는 자질들의 복잡한 조 합을 사람이 고안하고 이를 이용하여 문제를 해결하던 기존의 연구 방법과 달리, 문제 해결에 적합한 인공신경망의 입력과 출력을 설계하고 대량의 학습데이터를 입력으로 사용하여 모델을 학습시키는 방법이다[3]. 이러한 흐름은 추출 문서요약에도 적용되고 있다. |
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