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저자정보
지규빈 (금오공과대학교) 나요셉 (금오공과대학교) 곽경민 (금오공과대학교) 최태영 (금오공과대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2020년도 종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2020.10
수록면
308 - 311 (4page)

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본 연구에서는 LSTM을 기반으로 하는 Sequence-to-Sequence 모델을 활용하여 본문의 단어 간의 유사도를 검출하고 학습하여 추상적 요약을 통해 제목을 생성하는 모델을 제안하였다. 데이터에 단어별 품사를 태깅하고 특수문자를 처리하는 등의 전처리를 수행하였다. 기사의 본 제목과 모델이 생성한 제목의 BLEU 지수를 계산했을 때, 0.558이 가장 높은 결과였음을 확인할 수 있었다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. LSTM 기반 Sequence-to-Sequence을 활용한 한국어 제목 추천 모델
Ⅳ. 결론
참고문헌

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