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저자정보
홍진표 (창원대학교) 차정원 (창원대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2009 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제36권 제1호(C)
발행연도
2009.6
수록면
311 - 314 (4page)

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본 논문에서는 TextRank 알고리즘을 이용한 한국어 중요 문장 추출에 대해 소개한다. TextRank는 PageRank 알고리즘을 단어와 문장에 적합하도록 구성한 알고리즘을 말한다. 이 시스템은 기본적인 자연언어 처리 시스템이 없더라도 비지도 학습을 통해 중요 단어 혹은 문장을 추출할 수 있다. 여기서는 기존의 영어와 브라질어에 적용되었던 방법과 같은 방법으로 한국어에 TextRank 알고리즘을 적용을 했다. 그리고 두 언어와 달리 한국어의 경우 어절 내 축약과 같은 언어적 특성으로 인해 어근 추출기를 사용할 수가 없다. 그래서 본 논문에서는 어근 추출기 대신 한국어 품사 태거를 이용하여 어절 내 조사, 어미, 접사들에 정보를 제거하여 어근을 추출하도록 하였다. “조선일보”의 신문 기사 일부분을 모아 그 문서에 문장 중요도 정보를 태깅하여 만든 55문서에 대해 테스트를 해 본 결과, ROUGE 점수가 최대 0.6885로 다른 언어에 비해 월등히 좋은 성능을 기록했다.

목차

요약
1. 서론
2. 이전 연구
3. 텍스트랭크를 이용한 한국어 문장 추출
5. 실험
6. 결론 및 향후 연구 방향
참고 문헌

참고문헌 (0)

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