Summarization is a complex cognitive task and its simulation is very difficult for machines. This paper presents an automatic summarization strategy that is based on a discourse categorization of the textual information. This categorization is carried out by the automatic identification of discourse markers in texts. We defend here the use of discourse methods in automatic summarization. Two evaluations of the summarization strategy are presented. The summaries produced by our strategy are evaluated with summaries produced by humans and other applications. These two evaluations display well the capacity of our application, based on EXCOM, to produce summaries comparable to the summaries of other applications.
The rapid growth of the online information services causes the problem of information explosion. Automatic text summarization techniques are essential for dealing with this problem. There are different approaches to text summarization and different systems have used one or a combination of them. Considering the wide variety of summarization techniques there should be an evaluation mechanism to assess the process of summarization. The evaluation of automatic summarization is important and challenging, since in general it is difficult to agree on an ideal summary of a text. Currently evaluating summaries is a laborious task that could not be done simply by human so automatic evaluation techniques are appearing to help this matter. In this paper, we will take a look at summarization approaches and examine summarizers' general architecture. The importance of evaluation methods is discussed and the need to find better automatic systems to evaluate summaries is studied.
코퍼스 기반의 제 방법. 담화구조의 수사역할, 유사문장의 통합을 이용하여 발췌문과 기초적 요약문을 자동으로 작성하는 방법론을 구축하였다. 코퍼스에 따른 기법들의 효율적 한계치를 사전에 확인하였고 발췌/요약문의 신축적 작성을 위해서 요약문을 이루는 문장들의 수사역할을 목적, 배경, 방법, 결과. 결론 등으로 정하고 각각의 발췌기를 적용하였다. 발췌 성공률은 $90\%$이었다. 수사역할별로 선정된 문장의 합성과 분리를 위하여 유사도 공식을 이용한 유사문장의 통합, 불필요한 의미의 수식절, 삽입절의 제거, 짧은 문장들과 연결이 가능한 문장들의 합성을 시도하였다. 높은 발췌 성공률을 바탕으로 문장의 수사역할, 절의 용언어미 표징, 단서적 어구와 소재를 가미한 문장 정리 시스템의 개발이 요망된다.
웹의 보도기사에 관한 자동요약시스템을 구축하기 위하여 담화구조와 지식기반 기법을 적용한 글구조 프레임과 제 규칙들을 작성하였다. 프레임에는 문단과 문장 및 절의 역할, 문단과 문장의 성질, 역할을 구분하는 판별규칙, 주요문장 발췌규칙, 그리고 요약문 작성규칙 슬롯이 포함되었다. 문맥정의, 고유명사 등을 안내하는 'if-needed'와 변화된 슬롯 값을 알려주는 if-changed 패싯도 구비되었다. 슬롯이나 패싯의 실제 값들을 추출 표현하는 과정에서 문구의 수사적 역할과 단어 최상위 범주 및 줄거리 단위를 참조하였다. 의미흐름의 연결성을 유지하면서 요약 문장들을 통합, 분리, 합성하는 재구성은 유사도공식, 구문정보, 담화구조와 지식기반 방법에서 도출한 제 규칙 및 문맥정의를 이용하였고 비평과 같은 새로운 문장을 생성하였다.
본 논문에서는 농구 비디오의 내용기반 자동 요약 방법을 제안하였다. 의미 있는 요약을 위해, 농구 비디오에 포함되어 있는 스코어 정보를 이용하였다. 스코어 정보는 비디오에 포함된 스코어 자막의 숫자들을 인식한 후, 인식된 스코어의 변화를 분석함에 의해 획득된다. 일반적으로 농구경기의 중요한 이벤트는 3점 슛, 일방적 리드, 역전 등이다. 제안된 요약방법은 스코어 정보를 활용해 이러한 이벤트들을 검출하였으며, 이를 기반으로 농구 비디오의 요약 및 하이라이트를 생성하였다.
본 논문에서는 농구 비디오의 내용기반 자동 요약 방법을 제안하였다. 의미 있는 요약을 위해, 농구 비디오에 포함되어 있는 스코어 정보를 이용하였다. 스코어 정보는 비디오에 포함된 스코어 자막의 숫자들을 인식한 후, 인식된 스코어의 변화를 분석함에 의해 획득된다. 일반적으로 농구경기의 중요한 이벤트는 3점 슛, 일방적 리드, 역전 등이다. 제안된 방법은 스코어 정보를 활용해 이러한 이벤트들을 검출하였으며, 이를 기반으로 농구 비디오의 요약 및 하이라이트를 생성하였다.
This paper proposes an automatic method to summarize Bangla news document. In the proposed approach, pronoun replacement is accomplished for the first time to minimize the dangling pronoun from summary. After replacing pronoun, sentences are ranked using term frequency, sentence frequency, numerical figures and title words. If two sentences have at least 60% cosine similarity, the frequency of the larger sentence is increased, and the smaller sentence is removed to eliminate redundancy. Moreover, the first sentence is included in summary always if it contains any title word. In Bangla text, numerical figures can be presented both in words and digits with a variety of forms. All these forms are identified to assess the importance of sentences. We have used the rule-based system in this approach with hidden Markov model and Markov chain model. To explore the rules, we have analyzed 3,000 Bangla news documents and studied some Bangla grammar books. A series of experiments are performed on 200 Bangla news documents and 600 summaries (3 summaries are for each document). The evaluation results demonstrate the effectiveness of the proposed technique over the four latest methods.
이 연구에서는 복수의 신문기사를 자동으로 요약하기 위해 문장의 의미범주를 활용한 템플리트 기반 요약 기법을 제시하였다. 먼저 학습과정에서 사건/사고 관련 신문기사의 요약문에 포함할 핵심 정보의 의미범주를 식별한 다음 템플리트를 구성하는 각 슬롯의 단서어를 선정한다. 자동요약 과정에서는 입력되는 복수의 뉴스기사들을 사건/사고 별로 범주화한 후 각 기사로부터 주요 문장을 추출하여 템플리트의 각 슬롯을 채운다. 마지막으로 문장을 단문으로 분리하여 템플리트의 내용을 수정한 후 이로부터 요약문을 작성한다. 자동 생성된 요약문을 평가한 결과 요약 정확률과 요약 재현율은 각각 0.541과 0.581로 나타났고, 요약문장 중복률은 0.116으로 나타났다.
본 연구에서는 특정 주제분야의 텍스트를 대표할 수 있는 단어술어를 추출하고 기본문형을 형성 한 후 각 단서술어의 기본문형을 실례화하여 연결함으로써 요약문을 작성하는 자동요약시스템의 모형을 설계하고 구현하였다. 시스템은 학습과정과 요약과정을 구분되며, 학습과정에서는 술어와 격조사를 출현빈도를 이용하여 주제분야 텍스트집단을 대표하는 단어술어와 필수격 조사를 추출한 뒤 단어술어가 이루는 문장의 기본문형을 형성한다. 요약과정에서 실례화 규직을 요약 대상 문장의 구문 분석 결과에 적용하여 기본문형의 격조사와 결합될 논항을 찾아 단문을 생성하고 연결하여 요약문을 완성한다. ‘화재’및‘강도’와 관련된 신문기사를 대상으로 실험을 수행하였으며, 작성된 요약문은 단어술어가 포함된 주요 문장에서 추출한 필수 정보항목과 술어를 중심으로 생성된 문장들로서 문장간의 연결이 자연스러울 뿐 아니라 텍스트의 전체적인 의미를 표현할 수 있었다. 또한, 통계적 기법을 이용한 학습을 통해 주제영역의 확장이 가능하였다.
To delve into the semantic gap problem of the automatic video summarization, we focused on an endogenous ERP responses at around 400ms and 600ms after the on-set of audio-visual stimulus. Our experiment included two factors: the topic exploration of experimental conditions (Topic Given vs. Topic Exploring) as a between-subject factor and the topic relevance of the shots (Topic-Relevant vs. Topic-Irrelevant) as a within-subject factor. For the Topic Given condition of 22 subjects, 6 short historical documentaries were shown with their video titles and written summaries, while in the Topic Exploring condition of 25 subjects, they were asked instead to explore topics of the same videos with no given information. EEG data were gathered while they were watching videos in real time. It was hypothesized that the cognitive activities to explore topics of videos while watching individual shots increase the amplitude of endogenous ERP at around 600 ms after the onset of topic relevant shots. The amplitude of endogenous ERP at around 400ms after the onset of topic-irrelevant shots was hypothesized to be lower in the Topic Given condition than that in the Topic Exploring condition. The repeated measure MANOVA test revealed that two hypotheses were acceptable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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