• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.461-464
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• 2022

법원도서관이 발간하는 판례공보를 기반으로 판결문 자동요약을 위한 학습 데이터들이 구축되고 있다. 그런데 판결문 요약에서는 뉴스 요약과는 달리 추출요약과 생성요약 방식이 함께 사용되는 특수성이 있고, 이러한 특수성 때문에 현재 판결문 요약 데이터셋이 요약 프로그램의 성능 향상을 이끌지 못하고 있다고 생각된다. 따라서 법률가들이 판결문을 요약하는 방식을 반영하여, 추출요약 방식으로 작성된 판결요지와 생성요약 방식으로 작성된 판결요지를 분리해서 요약 데이터셋을 만들 필요가 있다. 추출요약과 생성요약에 관한 데이터셋을 따로 구축하기 위해서는 판례공보의 판결요지를 추출요약과 생성요약으로 분류하는 작업이 필요한데, 감성 분석에 사용되는 알고리즘이 판결요지의 분류 작업에 응용될 수 있다는 것을 실험 결과로 알 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.41-46
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• 2022

본 논문에서는 중요도를 반영한 긴 회의록 요약 모델을 제안한다. 제안한 모델은 먼저 회의록을 일정 크기로 구분한 후 구분된 텍스트에 대해 중간 요약문을 생성하고 각 요약문의 중요도를 계산한다. 다음으로 생성된 중간 요약문과 중요도를 함께 사용하여 최종 요약문을 생성한다. 제안 방법은 최종 요약문을 생성할 때 중간 요약문을 다르게 반영하므로 중요한 중간 요약문에서는 핵심 내용을 중점적으로 생성하도록 한다. 실험에서 제안한 요약 모델은 BART기반 요약 모델과, 중요도를 고려하지 않는 요약 모델(SUMM^N)보다 핵심 내용을 포함한 요약문을 생성하였고, 평가 데이터에 대해 ROUGE-1 기준 1.37, 0.29 향상된 성능을 보였다.

• 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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• 2017.10a
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• pp.47-50
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• 2017

문서 요약은 입력 문서가 가진 주제를 유지하면서 크기가 축약된 새로운 문서를 생성하는 것이다. 문서 요약의 방법론은 크게 추출 요약과 추상 요약으로 구분된다. 추출 요약의 경우 결과가 문서 전체를 충분히 대표하지 못하거나 문장들 간의 호응이 떨어지는 문제점이 있다. 최근에는 순환 신경망 구조의 모델을 이용한 추상 요약이 활발히 연구되고 있으나, 이러한 방법은 입력이 길어지는 경우 정보가 누락된다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 해소하기 위해 추출 요약으로 입력 문서의 중요한 일부 문장들을 선별하고 이를 추상 요약의 입력으로 사용했을 때의 성능 변화를 관찰한다. 추출 요약을 통해 원문 대비 30%까지 문서를 요약한 후 요약을 생성했을 때, ROUGE-1 0.2802, ROUGE-2 0.1294, ROUGE-L 0.3254의 성능을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.47-50
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• 2017

문서 요약은 입력 문서가 가진 주제를 유지하면서 크기가 축약된 새로운 문서를 생성하는 것이다. 문서 요약의 방법론은 크게 추출 요약과 추상 요약으로 구분된다. 추출 요약의 경우 결과가 문서 전체를 충분히 대표하지 못하거나 문장들 간의 호응이 떨어지는 문제점이 있다. 최근에는 순환 신경망 구조의 모델을 이용한 추상 요약이 활발히 연구되고 있으나, 이러한 방법은 입력이 길어지는 경우 정보가 누락된다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 해소하기 위해 추출 요약으로 입력 문서의 중요한 일부 문장들을 선별하고 이를 추상 요약의 입력으로 사용했을 때의 성능 변화를 관찰한다. 추출 요약을 통해 원문 대비 30%까지 문서를 요약한 후 요약을 생성했을 때, ROUGE-1 0.2802, ROUGE-2 0.1294, ROUGE-L 0.3254의 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.192-197
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• 2022

요약 연구의 주류는 아직 문서를 대상으로 하지만, 최근에는 회의 요약 연구에 대한 관심이 크게 높아지고 있다. 본 연구는 국립국어원 국어 빅데이터 구축 사업의 일환으로 국내에서 아직 연구되지 않은 국회 회의록 생성 요약에 대해 연구를 진행하였으며, 국회 회의록에 대한 생성 요약 데이터세트를 구축하였다. 또한 생성 요약 모델을 통해 구축된 데이터세트에 대한 정량 및 정성적 평가를 진행함으로써 국회 회의록 요약 데이터세트에 대한 평가 및 향후 생성 요약과 회의록 요약의 연구 방향을 모색하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.287-292
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• 2019

다양한 매체를 통해 텍스트 데이터가 빠르게 생성되면서 요약된 텍스트에 대한 수요가 증가하고 있다. 시퀀스-투-시퀀스 모델의 등장과 attention 기법의 출현은 추상적 요약의 난도를 낮추고 성능을 상승시켰다. 그러나 그동안 진행되어 온 attention 기반의 시퀀스-투-시퀀스 모델을 통한 요약 관련 연구들은 요약 시 텍스트의 카테고리 정보를 이용하지 않았다. 텍스트의 카테고리 정보는 Class Activation Map(CAM)을 통해 얻을 수 있는데, 텍스트를 요약할 때 핵심이 되는 단어와 CAM에서 높은 수치를 보이는 단어가 상당수 일치한다는 사실은 요약문 생성이 텍스트의 카테고리에 의존적일 필요가 있음을 증명한다. 본 논문에서는 요약문 생성 시 집중 정도에 대한 정보를 CAM을 통해 전달하여 attention matrix를 보강할 수 있는 모델을 제안하였다. 해당 모델을 사용하여 요약문을 생성하고 대표적인 요약 성능 지표인 ROUGE로 측정한 결과, attention 기반의 시퀀스-투-시퀀스 모델이 질이 떨어지는 요약문을 생성할 때 attention의 성능을 보강하여 요약문의 질을 높일 수 있음을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.45 no.2
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• pp.97-118
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• 2011

The study examines the interactive effect of spoken words and imagery not synchronized in audio/image surrogates for video gisting. To do that, we conducted an experiment with 64 participants, under the assumption that participants would better understand the content of videos when viewing audio/image surrogates rather than audio or image surrogates. The results of the experiment showed that overall audio/image surrogates were better than audio or image surrogates for video gisting, although the unsynchronized multimedia surrogates made it difficult for some participants to pay attention to both audio and image when the content they present is very different.

• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.352-354
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• 2001

문서 자동요약은 입력된 문서에 대해 컴퓨터가 자동으로 요약을 생성하는 과정을 의미한다. 즉, 컴퓨터가 문서의 기본적인 내용을 유지하면서 문서의 복잡도 즉 문서의 길이를 줄이는 작업이다. 효율적인 정보 접근을 제공함과 동시에 정보 과적재를 해결하기 하기 위한 하나의 방법으로 문서 자동요약에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 의미기반 정보검색용 시소러스(thesaurus)를 이용한 문서 자동요약을 제안한다. 제안한 방법에서는 단어간의 연관 관계 즉, 동의어, 유의어, 상위어, 하위어 관계를 문서 요약에 이용한다. 크게 연관 사슬 형성 단계, 중심 문장 추출 단계, 요약 생성 단계의 새단계로 나누어 요약을 생성한다. 수동 요약된 신문기사를 대상으로 평가한 결과 평균 66%가 일치하였다.