초록

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키워드 구문 추출(Keyphrase extraction)은 각 문서에서 내용과 주제를 포괄하는 핵심 단어 또는 구문을 추출하는 것을 말한다. 이는 뉴스나 논문에서 중요한 정보를 추출하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 기존 catSeq 모델에 한국어로 학습한 RoBERTa 언어 모델을 적용하고 개체 연결 정보를 활용해 기존 키워드 생성 디코더와 개체 연결된 단어의 키워드 여부 분류 디코더, 즉 듀얼 디코더를 사용하는 모델을 제안하고 직접 구축한 한국어 키워드 추출 데이터에 대한 각 모델의 성능을 비교한다.

키워드 구문 추출(Keyphrase extraction)은 각 문서에서 내용과 주제를 포괄하는 핵심 단어 또는 구문을 추출하는 것을 말한다. 이는 뉴스나 논문에서 중요한 정보를 추출하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 기존 catSeq 모델에 한국어로 학습한 RoBERTa 언어 모델을 적용하고 개체 연결 정보를 활용해 기존 키워드 생성 디코더와 개체 연결된 단어의 키워드 여부 분류 디코더, 즉 듀얼 디코더를 사용하는 모델을 제안하고 직접 구축한 한국어 키워드 추출 데이터에 대한 각 모델의 성능을 비교한다.

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