• Title/Summary/Keyword: 요약

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해양안전심판원 재결요약서의 구성 분석에 관한 연구

  • Park, Cho-Hui;Gang, Yu-Mi;Im, Jeong-Bin
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.169-171
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    • 2018
  • 본 연구의 목적은 재결요약서의 구성과 사고 기술 방법 등을 고찰하여 분석을 통해 재결요약서의 오류들을 보완하고자 한다. 해양안전심판원에서 간행하고 있는 재결요약서는 사건명, 해양사고관련자, 판시사항, 원인판단 주제어, 사건개요, 주문, 참고사항, 교훈 등으로 구성되어있다. 약 4,200건의 재결요약서를 수집하여 분석하였다. 분석 결과 단순한 오타를 포함하여 내용중복의 오류, 용어의 혼용 등의 문제들이 있었다. 이러한 오류 수정을 통해 사용자의 요구에 부합하는 재결요약서 작성에 필요한 내용들을 연구하고자 한다.

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Analysis of Research Article Conclusions (학술지 논문의 결론 구조 경향 분석)

  • Kim, Kapseon
    • Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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    • 2018.08a
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    • pp.51-54
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    • 2018
  • 본 연구는 문헌정보학 학술지 논문의 결론 장(chapter)의 특색을 분석하기 위하여 결론의 분석도구를 개발하고, 결론의 구조와 경향성을 파악하는데 있다. 연구 결과, 문정학 학술지 논문의 결론 장은 평균 4.2개의 구성요소로 구성되었다. 결론 제목은 '결론'이 절반 이상이며, 그 다음은 '결론 및 제언' 이었다. 각 구성요소별 출현빈도는 '연구결과 요약'이 단연 우세하며, '연구전체 요약', '후속연구 제언', '연구 의의' 순이었다. 서술 분량은 '연구결과 요약'이 가장 우세하며, 결론의 절반 이상을 차지하였다. 결론을 시작하는 첫 번째 요소로 가장 우세한 요소는 '연구결과 요약'이며, 결론을 마무리하는 최종 요소로 가장 우세한 것은 '후속연구 제언'이었다. 문헌정보학 학술지 논문 결론 구조의 핵심 구성요소이자 핵심기능은 '요약하기'의 구성요소인 '연구결과 요약'과 '연구전체 과정 요약'이다. 이는 결론을 기술하는데 필수 요소로 밝혀졌다. '적용하기','확대하기'에 포함된 여타의 요인은 선별적 요인으로 적용하고 있었다.

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Korean Text Summarization using MASS with Copying Mechanism (MASS와 복사 메커니즘을 이용한 한국어 문서 요약)

  • Jung, Young-Jun;Lee, Chang-Ki;Go, Woo-Young;Yoon, Han-Jun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2020.10a
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    • pp.157-161
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    • 2020
  • 문서 요약(text summarization)은 주어진 문서로부터 중요하고 핵심적인 정보를 포함하는 요약문을 만들어 내는 작업으로, 기계 번역 작업에서 주로 사용되는 Sequence-to-Sequence 모델을 사용한 end-to-end 방식의 생성(abstractive) 요약 모델 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 BERT와 MASS 같은 대용량 단일 언어 데이터 기반 사전학습(pre-training) 모델을 이용하여 미세조정(fine-tuning)하는 전이 학습(transfer learning) 방법이 자연어 처리 분야에서 주로 연구되고 있다. 본 논문에서는 MASS 모델에 복사 메커니즘(copying mechanism) 방법을 적용하고, 한국어 언어 생성(language generation)을 위한 사전학습을 수행한 후, 이를 한국어 문서 요약에 적용하였다. 실험 결과, MASS 모델에 복사 메커니즘 방법을 적용한 한국어 문서 요약 모델이 기존 모델들보다 높은 성능을 보였다.

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End-to-end Document Summarization using Copy Mechanism and Input Feeding (Copy Mechanism과 Input Feeding을 이용한 End-to-End 한국어 문서요약)

  • Choi, Kyoungho;Lee, Changki
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 2016.10a
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    • pp.56-61
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    • 2016
  • 본 논문에서는 Sequence-to-sequence 모델을 생성요약의 방법으로 한국어 문서요약에 적용하였으며, copy mechanism과 input feeding을 적용한 RNN search 모델을 사용하여 시스템의 성능을 높였다. 인터넷 신문기사를 수집하여 구축한 한국어 문서요약 데이터 셋(train set 30291 문서, development set 3786 문서, test set 3705문서)으로 실험한 결과, input feeding과 copy mechanism을 포함한 모델이 형태소 기준으로 ROUGE-1 35.92, ROUGE-2 15.37, ROUGE-L 29.45로 가장 높은 성능을 보였다.

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통계상담 요약보고서의 필요성 및 활용

  • Choe, Yong-Seok
    • Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.93-96
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    • 2002
  • 통계상담 요약보고서는 상담원과 의뢰인간에 제한된 시간 내에 원활한 통계상담을 위해선 일정한 절차와 내용을 포함하고 있다. 즉, 연구제목, 연구목적, 연구내용, 자료의 구성 등을 차분히 의뢰인에게 물어 가는 것이다. 또한 의뢰인과 처음 상담 후에 상담실장과 면담시 상담내용을 검증 받기 위한 것으로 통계상담 요약 보고서의 활용을 생각할 수 있다. 상담원은 통계 상담요약 보고서를 꾸미고 이 내용을 상담실장에게 설명하면서 자신이 상담한 내용에 대해 구체적으로 인식하게되고 간결하게 요약 보고하는 능력도 기르게 된다. 사실상 상담실장과의 면담은 상담원이 의뢰인이 되고 상담실장이 상담원이 되는 역할을 경험해보는 좋은 과정으로 교육적 효과가 크다고 여겨진다.

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Automatic Text Summarization Using Query Expansion (질의확장을 이용한 자동 문서요약)

  • 한경수;백대호;임해창
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.04b
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    • pp.339-341
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    • 2000
  • 문서요약이란 문서의 기본적인 내용을 유지하면서 문서의 복잡도를 줄이는 작업이다. 인터넷과 같은 정보기술의 발달로 정보의 양이 급증함에 따라, 정보 과적재(information over load) 문제의 해결을 위해 자동 문서요약시스템의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 의사 적합성 피드백(pseudo relevance feedback)에 의한 질의확장(query expansion) 기법을 적용한 자동 문서요약 모델을 제안한다. 제안하는 모델의 특징은 질의를 분해함으로써, 적합성 피드백 과정에서 질의가 편향(bias)되어 요약이 잘못되는 문제를 방지할 수 있다는 것이다. 신문기사를 대상으로 평가한 결과 제안한 모델이 질의확장을 적용하지 않은 방법이나 하나의 질의만을 유지하는 일반적인 적합성 피드백 모델보다 더 좋은 성능을 보였다.

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Automatic Text Summarization with Lexical Clustering (어휘 클러스터링을 이용한 자동 문서 요약)

  • 김건오;고영중;서정연
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.04b
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    • pp.463-465
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    • 2002
  • 자동 문서 요약 시스템은 문서내 담겨있는 정보를 최대만 표현하면서 문서의 크기를 줄이는 시스템이다. 본 논문에서는 어휘를 자동으로 클러스터링하여 문서 대표어를 찾고, 이를 제목과 조합하여 요약을 수행하는 시스템을 제안한다. 특히 이 시스템은 제목이 없는 문서도 요약을 수행할 수 있는 장점이 있다. 비교시스템으로는 제목, 위치, 빈도를 이용만 시스템을 구축하여 사용하였으며 30%, 10%, 그리고 4문장 요약에서 제안한 시스템은 모두 우수한 성능을 보였다.

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A Design of Important Sentence Extraction Method for Automatic Text Summarization System (자동 문서요약을 위한 중요문 추출 방법 설계)

  • Shin, Sung-Hyuk;Kim, Tae-Wan
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2001.10a
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    • pp.543-546
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    • 2001
  • 본 논문에서는 빠른 속도로 증가하고 있는 인터넷상의 정보와 서비스를 검색함에 있어서 기본적인 내용은 유지하면서 정보의 과부하(information overload)문제를 해결하기 위한 문서요약의 방법으로 통계적 접근 방법에서 Kupiec의 요약문이 가지는 특성을 이용하여 문서의 방법을 설계하였다. 요약문의 각 문장에 대하여 중요도에 따라 가중치를 부여 한 후, 주어진 임계값에 따라 가중치가 낮은 문장들을 제외한다. 제외 후 가중치 점수를 부여해서 요약문 문장의 개수를 조절하면서 중요문을 추출할 수 있다.

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Automatic Text Summarization with Two Step Sentence Extraction (2단계 문장 추출방법을 이용한 자동 문서 요약)

  • 정운철;고영중;서정연
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04b
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    • pp.910-912
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    • 2004
  • 자동 문서 요약 시스템은 문서내에 담겨있는 정보를 최대한 표현하면서 문서의 크기를 줄이는 시스템이다. 본 논문에서는 문서 요약을 크게 2단계로 나누어서 수행한다. 문장내 요약본으로써의 불필요한 문장을 미리 제거하고 이에 더해 다양한 통계적 방법의 여러 장점들을 수용함으로써 보다 나은 성능 향상을 얻을 수 있었다. 비교시스템으로는 제목, 위치, 빈도, 도합유사도, 어휘 클러스터링을 이용한 시스템을 구축하여 사용하였으며 30%, 10% 문장요약에서 제안한 시스템은 모두 우수한 성능을 보였다.

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Abstract Interpretation and its Applications (요약 해석 및 응용)

  • 창병모
    • Journal of Software Engineering Society
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    • v.13 no.3
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    • pp.9-17
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    • 2000
  • 본 논문에서는 시맨틱스를 기반으로한 대표적인 프로그램 분석 틀로써 최근에 활발한 연구가 진행되고 이는 요약 해석의 기본 개념에 대해서 소개하고 명령형 혹은 객체-지향 언어에서 많이 사용되고 있는 동작 시맨틱스를 기초로 하는 요약 해석에 대해서 설명한다. 또한 최근까지 소개된 요약 해석을 이용한 다양한 응용 분야에 대해서 설명한다.