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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
권영대 (성균관대학교) 김누리 (성균관대학교) 이지형 (성균관대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.2
발행연도
2017.2
수록면
179 - 185 (7page)

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문서의 요약은 요약문 내의 문장들끼리 서로 연관성 있게 이어져야 하고 하나의 짜임새 있는 글이 되어야 한다. 본 논문에서는 위의 목적을 달성하기 위해 문장 간의 유사도와 수반 관계(Entailment)를 고려하여 문서 내에서 연관성이 크고 의미, 개념적인 연결성이 높은 문장들을 추출할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 Recurrent Neural Network 기반의 문장 관계 추론 모델과 그래프 기반의 랭킹(Graphbased ranking) 알고리즘을 혼합하여 단일 문서 추출요약 작업에 적용한 새로운 알고리즘인 TextRank-NLI를 제안한다. 새로운 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 기존의 문서요약 알고리즘인 TextRank와 동일한 데이터 셋을 사용하여 성능을 비교 분석하였으며 기존의 알고리즘보다 약 2.3% 더 나은 성능을 보이는 것을 확인하였다.
#문서 요약 #수반 관계 추론 #자연어 처리 #텍스트 랭크 #순환 신경망 #document summarization #entailment relation inference #natural language processing #TextRank #recurrent neural network

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. TextRank-NLI
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
John Gantz, David Reinsel, The Digital Universe in 2020, [Online]. Available: https://www.emc.com/collateral/analyst-reports/idc-the-digital-universe-in-2020.pdf, 2012. Mihalcea, Rada, and Paul Tarau, TextRank: Bringing order into texts, Association for Computational Linguistics, 2004. MacCartney, Bill, Natural language inference, PhD diss., Stanford University, 2009.. DUC. Document understanding conference 2002, [Online]. Available: http://www-nlpir.nist.gov/projects/duc/, 2002. Cheng, Jianpeng, Li Dong, and Mirella Lapata, Long short-term memory-networks for machine reading, arXiv preprint arXiv:1601.06733, 2016.

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