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단어공기정보를 이용한 자동화 문서 요약
World Co-occurrence based Automatic Text Summarization 원문보기

한국정보과학회 - 봄 학술발표논문집(B) Proceedings of The 27th KISS Spring Conference, 2002 Apr., 2002년, pp.345 - 347  

류동원 (포항공과대학교 컴퓨터공학과) ,  이종혁 (포항공과대학교 컴퓨터공학과)

초록
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본 연구는 문서를 구성하고 있는 각 단락들(paragraphs)간의 단어공기정보(world co-occurrence)를 이용해 이들간의 관계를 바탕으로 중요단락을 추출하여 문서의 요약을 한다. 이같은 접근법 문서요약의 성능은 단락들간의 정보추출방법과 추출된 정보에 의한 중요단락 선택방법에 크게 좌우된다. 본 논문에서는 중요단락에 대한 선택을 할 때 기존의 방법론에서 발생하는 요약문의 가독성(readability)을 높이면서 또한 성능의 향상도 꾀할 수 있는 방법론을 제시한다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 二1리고, 추출에 의해 요약을 수행하는 시스템에 있 5 요약한 문장의 정확성뿐만 아니라 이러한 문장의 가 韦성도 고려 대상에서 빼놓을 수 없는 부분이기도 하다. 刃존 방법론들 중 bush와 depth-first 방법들은 서로 상호 貝완적인 장단점을 가지고 있으므로, 본 논문에서 제시할 방법론을 통해서 성능의 저하 없이 어느 정도 이 두 가지 방법론의 장단점 차이를 좀 더 극복해 보고 장점을 더 부각시키는 방법론으로서 본 연구의 의미를 부여하고자 한다.
  • 따라서, 본 논문에서는 기존의 방법을 사용하면서 동시에 짧은 문서에 대한 요약에서도 긴 문서에 적용하였던 기존 traverse 방식의 결과와 같거나 좀 더 나은 성능을 나 타■낼 수 있도록 하기 위해 몇 가지 개선된 방법을 제안한다. 二1리고, 추출에 의해 요약을 수행하는 시스템에 있 5 요약한 문장의 정확성뿐만 아니라 이러한 문장의 가 韦성도 고려 대상에서 빼놓을 수 없는 부분이기도 하다.
  • 앞으로 이러한 연구를 바탕으로 요약문을 통한 Full Text Retrieval 을 하고자 한다.

가설 설정

  • b) Bu아 path를 통해 얻어진 단락들을 하나의 단락으로 병합한다.
  • b) 이를 통해 얻어진 단락들을 하나의 단락으로 병 합한다.
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