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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.2
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 183 - 194 (12page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2021.48.2.183
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딥 러닝 기반의 문장 축약 시스템을 개발하기 위해서는 원 문장-축약 문장의 쌍으로 구성된 병렬 코퍼스가 필요하다. 본 연구에서 우리는 문장 축약 알고리즘을 제안한다. 축약 알고리즘의 기본 접근방법은 압축 문장의 문법성을 유지하면서 입력 문장의 구문 의존 트리로부터 일부 노드를 지우는 것이다. 알고리즘은 문장의 구문 트리 제약 조건과 의미적 필수 정보를 이용하여 삭제할 노드를 선택한다. 신문기사의 첫 문장과 헤드라인에 알고리즘을 적용하여 약 140,000 쌍의 원 문장-축약 문장의 코퍼스를 구축할 수 있었다. 한국어 축약 코퍼스의 품질을 평가하기 위하여 가독성과 정보전달력에 대해 수동 평가를 수행한 결과 5점 만점 중 가독성 4.75, 정보전달력 4.53을 받았다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 한국어 문장 축약 데이터 구축 알고리즘
4. 구축데이터 분석
5. 결론
References
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
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Y.-H. Jeong, "A Study on the Types of Newspaper Headlines and their Realizations," The Sociolinguistic Journal of Korea, Vol. 14, No. 1, pp. 85-113, 2006.
E.-K. Jang, "Form of the expression of headline in the internet newspaper," The Review of Korean Cultural Studies, Vol. 34, No. 0, pp. 139-164, 2010.
K.-H. Choi and C.-K. Lee, "End-to-end Korean Document Summarization using Copy Mechanism and Input-feeding," Journal of KIISE, Vol. 44, No. 5, pp. 503-509, 2017.
A. M. Rush, S. Chopra, and J. Weston, "A neural attention model for sentence summarization," ACLWeb. Proceedings of the 2015 conference on empirical methods in natural language processing, 2017.
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