• Smart Media Journal
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• v.12 no.11
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• pp.77-85
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• 2023

After COVID-19, communication through online platforms has increased, leading to an accumulation of massive amounts of conversational text data. With the growing importance of summarizing this text data to extract meaningful information, there has been active research on deep learning-based abstractive summarization. However, conversational data, compared to structured texts like news articles, often contains missing or transformed information, necessitating consideration from multiple perspectives due to its unique characteristics. In particular, vocabulary omissions and unrelated expressions in the conversation can hinder effective summarization. Therefore, in this study, we restructured by considering the characteristics of Korean conversational data, fine-tuning a pre-trained text summarization model based on KoBART, and improved conversation data summary perfomance through a refining operation to remove redundant elements from the summary. By restructuring the sentences based on the order of utterances and extracting a central speaker, we combined methods to restructure the conversation around them. As a result, there was about a 4 point improvement in the Rouge-1 score. This study has demonstrated the significance of our conversation restructuring approach, which considers the characteristics of dialogue, in enhancing Korean conversation summarization performance.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.530-531
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• 2018

문서 자동 요약은 주요 단어 또는 문장을 추출하거나 문장을 생성하는 방식으로 요약한다. 최근 연구에서는 대량의 문서를 딥러닝하여 요약문 자체를 생성하는 방식으로 발전하고 있다. 추출 요약이나 생성 요약 모두 핵심 단어를 인식하는 것이 매우 중요하다. 학습할 때 각 단어가 문장에서 출현한 패턴으로부터 의미를 인식하고 단어를 선별하여 요약한다. 결국 기계학습에서는 학습 문서에 출현한 어휘만으로 요약을 한다. 따라서 학습 문서에 출현하지 않았던 어휘가 포함된 새로운 문서의 요약에서 기존 모델이 잘 작동하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 학습단계에서 출현하지 않은 단어까지도 중요성을 인식하고 요약문을 생성할 수 있는 신경망 모델을 제안하였다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.26 no.3
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• pp.169-188
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• 2009

The study proposed the algorithm for automatically summarizing the audio information from a video and then conducted an experiment for the evaluation of the audio extraction that was constructed based on the proposed algorithm. The research results showed that first, the recall and precision rates of the proposed method for audio summarization were higher than those of the mechanical method by which audio extraction was constructed based on the sentence location. Second, the proposed method outperformed the mechanical method in summary making tasks, although in the gist recognition task(multiple choice), there is no statistically difference between the proposed and mechanical methods. In addition, the study conducted the participants' satisfaction survey regarding the use of audio extraction for video browsing and also discussed the practical implications of the proposed method in Internet and digital library environments.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.301-306
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• 2019

문서 생성 요약은 최근 딥러닝을 이용한 end-to-end 시스템을 통해 유망한 결과들을 보여주고 있어 연구가 활발히 진행되고 있는 자연어 처리 분야 중 하나이다. 하지만 문서 생성 요약 모델을 구성하기 위해서는 대량의 본문과 요약문 쌍의 데이터 셋이 필요한데, 이를 구축하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 정교한 뉴스 기사 요약 데이터 셋을 기계적으로 구축하는 방법을 제안한다. 또한 딥러닝 기반의 생성 요약은 입력 문서와 다른 정보를 생성하거나, 또는 같은 단어를 반복하여 생성하는 문제점들이 존재한다. 이를 해결하기 위해 요약문을 생성할 때 입력 문서의 내용을 인용하는 복사-메커니즘과, 추론 단계에서 단어 반복을 직접적으로 제어하는 페널티를 사용하면 상대적으로 안정적인 문장이 생성될 수 있다. 그리고 Transformer 모델은 순환 신경망 모델보다 요약문 생성 과정에서 시퀀스 길이가 긴 본문의 정보를 적절히 인코딩하여 줄 수 있는 모델이다. 따라서 본 논문에서는 복사-메커니즘과 추론 단계의 페널티를 이용한 Copy-Transformer 모델을 한국어 문서 생성 요약 데이터에 적용하였다. 네이버 지식iN 질문 요약 데이터 셋과 뉴스 기사 요약 데이터 셋 상에서 실험한 결과, 제안한 모델을 이용한 생성 요약이 비교 모델들 대비 가장 좋은 성능을 보이고 양질의 요약을 생성하는 것을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.4
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• pp.488-497
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• 2004

This paper describes the hybrid document summarization using the indicative summarization and the query-based summarization. The learning models are built from teaming documents in order to extract topic phrases. We use Naive Bayesian, Decision Tree and Supported Vector Machine as the machine learning algorithm. The system extracts topic phrases automatically from new document based on these models and outputs the summary of the document using query-based summarization which considers the extracted topic phrases as queries and calculates the locality-based similarity of each topic phrase. We examine how the topic phrases affect the summarization and how many phrases are proper to summarization. Then, we evaluate the extracted summary by comparing with manual summary, and we also compare our summarization system with summarization mettled from MS-Word.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.15-22
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• 1997

인터넷과 정보 서비스 기술의 발달로 일반 대중에게 제공되는 정보의 양은 기하급수적으로 증가하고 있는 추세지만 사용자가 원하는 정보를 얻기는 더욱 어려워지고 있으며, 필요한 정보를 찾은 경우에도 그 양이 많기 때문에 전체적인 내용을 파악하는 데 많은 시간을 소비하게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구에서는 통계적 모델을 사용하여 문서로부터 문장을 추출한 후 요약문을 작성하여 사용자에게 제시하는 시스템을 개발하였다. 문서 요약 시스템의 구축을 위하여 사용된 방법은 문서 집합으로부터 중요 문장을 추출한 후 이로부터 요약문에 나타날 수 있는 특성(feature)과 중요 단어를 학습하여 학습된 내용을 이용하여 요약문을 하는 방법이다. 시스템 개발 및 평가를 위해 사용된 문서는 정보 과학 분야의 논문 모음이며 이를 학습 데이터와 실험 데이터로 구분한 후 학습 데이터로부터 필요한 정보를 얻고 실험 데이터로 평가하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.112-117
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• 2021

기계 학습을 활용하여 요약문을 생성했을 경우, 해당 요약문의 정확도를 측정할 수 있는 도구는 필수적이다. 원문에 대한 요약문의 사실관계 일관성의 파악을 위해 개체명 유사도, 기계 독해를 이용한 질문-답변 생성을 활용한 방법이 시도되었으나, 충분한 데이터 확보가 필요하거나 정확도가 부족하였다. 본 논문은 딥러닝 모델을 기반한 개체명 인식기와 질문-답변쌍 정확도 측정기를 활용하여 생성, 필터링한 질문-답변 쌍에 대해 일치도를 점수화하는 방법을 제안하였다. 이러한 기계적 사실관계 확인 점수와 사람의 평가 점수의 분포를 비교하여 방법의 타당성을 입증하였다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.21 no.3
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• pp.289-303
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• 2004

This experimental study proposes a multi-document summarization method that produces optimal summaries in which users can find answers to their queries. In order to identify the most effective method for this purpose, the performance of the three summarization methods were compared. The investigated methods are sentence clustering, passage extraction through spreading activation, and clustering-passage extraction hybrid methods. The effectiveness of each summarizing method was evaluated by two criteria used to measure the accuracy and the redundancy of a summary. The passage extraction method using the sequential bnb search algorithm proved to be most effective in summarizing multiple documents with regard to summarization precision. This study proposes the passage extraction method as the optimal multi-document summarization method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.355-357
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• 2001

사건, 사고 관련 기사의 요약은 단순히 원문이 무엇을 말하는 가를 지시하는 것보다 가능한 요지를 판독하면서 필요한 정보를 누락시키지 않고 표현할 수 있는 것이 바람직하다. 이를 위하여 본 논문에서는 사건, 사고 관련 기사의 자동 요약문 생성을 위한 중간 개념 표현 방법을 제안한다. 단락 자동 구분을 통한 중요 문장 추출을 거쳐 각 단락의 중심문장을 파악하고, 단락내의 정보들을 의미 파악된 중심 문장에 추가, 병합하여 단락의 내용을 대표하는 Paragraph Representation Structure(PRS)를 생성한다. 이들은 통합과정을 거쳐 하나의 Unified Representation Structure(URS)로 만들어지며, 이것은 중간 개념 표현으로 다국어 자동 요약문 생성을 위한 기반이 될 수 있다. 본 연구에 이용한 코퍼스는 비행기, 선박, 차량, 열차 사고와 화제 폭발 및 사건 관련 신문 기사를 대상으로 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.54-59
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• 2020

사실 불일치 교정은 기계 요약 시스템이 요약한 결과를 실제 사실과 일치하도록 만드는 작업이다. 실제 요약 생성연구에서 가장 공통적인 문제점은 요약을 생성할 때 잘못된 사실을 생성하는 것이다. 이는 요약 모델이 실제 서비스로 상용화 하는데 큰 걸림돌이 되는 부분 중 하나이다. 본 논문에서는 원문으로부터 개체명을 가져와 사실과 일치하는 문장으로 고치는 방법을 제안한다. 이를 위해서 언어 모델이 개체명에 대한 문맥적 표현을 잘 생성할 수 있도록 학습시킨다. 그리고 학습된 모델을 이용하여 원문과 요약문에 등장한 개체명들의 문맥적 표현 비교를 통해 적절한 단어로 교체함으로써 요약문의 사실 불일치를 해소한다. 제안 모델을 평가하기 위해 추상 요약 데이터를 이용해 학습데이터를 만들어 학습하고, 실제 시나리오에서 적용가능성을 검증하기 위해 모델이 요약한 요약문을 이용해 실험을 수행했다. 실험 결과, 자동 평가와 사람 평가에서 제안 모델이 비교 모델보다 높은 성능을 보여주었다.