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자료유형
학술저널
저자정보
정석원 (강원대학교) 김진태 (강원대학교) 김학수 (강원대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.46 No.3
발행연도
2019.3
수록면
285 - 289 (5page)
DOI
10.5626/JOK.2019.46.3.285

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문서 요약은 원본 문서가 가진 주요 내용을 유지하는 축약된 크기의 문서를 만들어내는 것이다. 추출 요약은 원문에서 많은 양의 텍스트를 복사하는 것으로 문법과 정확성의 기본 수준을 보장받을 수 있어 과거부터 활발히 연구되어 왔다. 추출 요약에 사용되는 대표적 방법인 텍스트랭크는 단어의 빈도를 통해 그래프의 간선을 계산하므로 문장이 가진 의미적인 정도를 고려하기 어렵다. 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 문장 임베딩을 사용하는 새로운 텍스트랭크를 제안한다. 다양한 임베딩 평가를 통해 제안 방법이 일반적인 텍스트랭크 방법보다 문장의 의미를 잘 고려한 결과를 출력한다는 것을 확인하였다.
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목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안 시스템
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (15)

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A. See, P. J. Liu and C. D. Manning, "Get to the point: Summarization with pointer-generator networks," arXiv preprint arXiv:1704.04368, 2017. K. Knight and D. Marcu, "Summarization beyond sentence extraction: A probabilistic approach to sentence compression," Artificial Intelligence, 139(1), pp. 91-107, 2002. google schola R. Mihalcea, "Language independent extractive summarization," Proc. of the ACL 2005 on Interactive poster and demonstration sessions, pp. 49-52, 2005. google schola R. Mihalcea and P. Tarau, "TextRank: Bringing Order into Text," Proc. of the EMNLP, Vol. 4, pp. 404-411, 2004. google schola L. Page, S. Brin, R. Motwani and T. Winograd, "The PageRank citation ranking: Bringing order to the web," Stanford InfoLab, 1999. google schola

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