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논문 기본 정보

자료유형
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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제35권 제4호
발행연도
2008.4
수록면
255 - 264 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (7)

2012

비음수행렬분해와 위키피디아를 이용한 사용자기반의 문서요약
박선 ,  정민아 ,  이성로 전자공학회논문지-SP 2012.03 학술저널

2010

비음수 행렬 분해와 퍼지 관계를 이용한 문서군집
박선 ,  김경준 한국항행학회논문지 2010.01 학술저널

2009

군집과 비음수 행렬 분해를 이용한 개인화된 문서 요약
박선 한국항행학회논문지 2009.01 학술저널

2008

비음수 행렬 분해와 K-means를 이용한 주제기반의 다중문서요약
박선 ,  이주홍 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2008.04 학술저널
의미 특징 행렬과 의미 가변행렬을 이용한 질의 기반의 문서 요약
박선 한국항행학회논문지 2008.01 학술저널

2006

비음수 행렬 인수분해를 이용한 질의 기반의 문서 요약
박선 ,  이주홍 ,  안찬민 외 2명 한국정보과학회 학술발표논문집 2006.06 학술대회자료
비음수 의미 가변 행렬을 기반으로 한 자동 포괄적 문서 요약
박선 ,  이주홍 ,  안찬민 외 2명 한국정보과학회 학술발표논문집 2006.06 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문은 K-means과 비음수 행렬 분해(NMF)를 이용하여 주제기반의 다중문서를 요약하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안방법은 비음수 행렬 분해를 이용하여 가중치가 부여된 용어-문장 행렬을 희소(sparse)한 비음수 의미특징 행렬과 비음수 변수 행렬로 분해함으로써 직관적으로 이해할 수 있는 형태의 의미적 특징을 추출할 수 있고, 주제와 의미특징간의 유사도에 가중치를 부여하여 유사도는 높으나 실제 의미 없는 문장이 추출되는 것을 막는다. 또한 K-means 군집을 이용하여 문장에 포함된 노이즈를 제거함으로써 문서의 의미가 요약에 편향되게 반영하는 것을 피할 수 있고, 추출된 문장에 부여된 순위순서대로 정렬하여 보여 줌으로써 응집성을 높인다. 실험 결과 제안방법이 다른 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.
#다중문서 요약 #비음수 행렬 분해 #군집 #주제기반 요약 #가중치 유사도 #multi-document summarization #non-negative matrix factorization #clustering #topicbased summarization #weighted similarity

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 주제기반의 다중문서요약
4. 성능평가
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
1. [단행본] - Mani,I / 2001 / Automatic Summarization / John Benjamins Publishing Company google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Radev, D. R / 2002 / Introduction to the Special Issue on Summarization / Computational Linguistics 28 : 399 ~ 408 google schola 3. [학술대회논문] - Goldstein. J / 2000 / Multi-Document Summarization By Sentence Extraction / The Proceeding of the ANLP/NAACL Workshop google schola 4. [학술대회논문] - Park, S. / 2007 / Multi-document Summarization Based on Cluster Using Non-negative Matrix Factorization / In proceeding of SOFSEM google schola 5. [학술대회논문] - Park, S / 2007 / Multi-document Summarization Using Weighted Similarity Between Topic and Clustering-Based Non-negative Semantic Feature / In proceeding of APWeb google schola

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