A Product Review Summarization Considering Additional Information

윤재연; 이익훈; 이상구

doi:10.5626/JOK.2020.47.2.180

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자료유형: 학술저널

저자정보: 윤재연 (서울대학교) 이익훈 (광주대학교) 이상구 (서울대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.2

발행연도: 2020.2

수록면: 180 - 188 (9page)

DOI: 10.5626/JOK.2020.47.2.180

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문서 요약은 주어진 문서로부터 특정 사용자나 작업에 적합한 형태로 축약한 문서를 생성하는 것을 의미한다. 인터넷 사용이 증가함에 따라, 텍스트를 포함한 다양한 데이터들이 폭발적으로 증가하고 있고, 문서 요약 기술이 지니는 가치는 증대되고 있다. 최신 딥러닝 기반 모델들이 좋은 요약 성능을 보이지만, 학습 데이터들의 양과 질에 따라 성능이 좌우되는 문제점이 있다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰의 상품리뷰 데이터의 경우, 오탈자와 비문법적인 텍스트 특징 때문에 기존 모델로 좋은 요약을 생성하기 힘들다. 이러한 문제를 해결하려고 온라인 쇼핑몰과 포탈 서비스가 많은 노력을 하고 있다. 따라서 본 연구에서는 리뷰 학습 데이터의 양과 질이 열악하더라도 적절한 문서 요약을 생성하기 위해, 주어진 상품 리뷰의 추가 정보를 이용해서 상품 리뷰 요약을 생성하는 모델을 제안한다. 더불어, 실험을 통해 제안한 기법의 문서 요약이 기존 기법보다 요약의 관련성과 가독성 측면에서 향상되었음을 보였다.

#문서 요약 #시퀀스-투-시퀀스 모델 #주의 집중 메커니즘 #메모리 네트워크 #인공 신경망 #document summarization #sequence-to-sequence model #attention mechanism #memory network #artificial neural network

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A. See, P. J. Liu and C. D. Manning, 2017, "Get to the point: Summarization with pointer-generator net works," [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/1704.04368

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