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자료유형
학술저널
저자정보
임연수 (경희대학교) 권성구 (한국전력공사) 김봉민 (경희대학교) 박성배 (경희대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.7
발행연도
2023.7
수록면
561 - 572 (12page)
DOI
10.5626/JOK.2023.50.7.561

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간결한 형식으로 정보를 전달하는 문서 요약 기술은 최근 자연어처리 분야의 중요한 과제로 떠오르고 있다. 하지만, 여러 문서가 주어질 때 이들의 정보를 파악하고 요약하는 다중 문서 요약은 학습에 적합한 데이터가 부족해 연구에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 단일 문서에 대한 요약문을 생성한 뒤 요약문을 후처리하는 방식의 다중 문서 요약 모델을 제안한다. 제안 모델은 요약 모듈, 유사도 측정 모듈, 정보량 랭킹 모듈로 이루어져 있다. 다중 문서가 제안 모델에 입력되면 요약 모듈은 각 문서에 대한 요약문을 생성한다. 유사도 측정 모듈에서 생성된 요약문에 대해 의미적 유사도를 측정해 유사한 요약문들을 클러스터링한다. 정보량 랭킹 모듈은 유사한 요약문 그룹에서 가장 정보량이 큰 요약문을 선택하고, 선택된 요약문을 모아 최종 요약문으로 출력한다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 다중 문서 요약 모델과 개별 모듈의 우수성을 확인했다.
#다중 문서 요약 #머신 러닝 #사전 학습 #multi-document summarization #machine learning #pre-training #BART #SBERT

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 의미적 유사도와 정보량 랭킹을 사용한 다중 문서 요약 모델
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

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