• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.39-46
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• 2021

본 연구는 뉴스 기사에서 기사문을 구성하는 문장별 중요도를 고려하여 요약문을 추출하는 방법에 관한 것으로 문장 중요도에 영향을 주는 특성으로 중심 문장(Topic Sentence)일 확률, 기사 제목 및 다른 문장과의 유사도, 문장 위치에 따른 가중치를 추출하여 문장 중요도를 계산하는 방법을 제안한다. 이때, 중심 문장(Topic Sentence)은 일반 문장과는 구별되는 특징을 가질 것이라는 가설을 세우고, 딥러닝 기반 분류 모델을 학습시켜 입력 문장에 대한 중심 문장 확률값을 구한다. 또한 사전학습된 ELMo 언어 모델을 활용하여 문맥 정보를 반영한 문장 벡터값을 기준으로 문장간 유사도를 계산하여 문장 특성으로 추출한다. LSTM 및 BERT 모델의 중심 문장 분류성능은 정확도 93%, 재현율 96.22%, 정밀도 89.5%로 높은 분석 결과가 나왔으며, 이렇게 추출된 문장 특성을 결합하여 문장별 중요도를 계산한 결과, 기존 TextRank 알고리즘과 비교하여 중심 문장 추출 성능이 10% 정도 개선된 것을 확인할 수 있었다.

• 한국영어학회지:영어학
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• 제1권4호
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• pp.651-671
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• 2001

There are several English constructions in which a certain constituent appears to the left of its canonical position, typically sentence-initially, leaving its canonical position empty. Such constructions involve Left-dislocation and Y-movement. These operations are called ‘Preposing.’ The preposed constituent of such constructions is generally regarded as the topic of the sentence which involves that constituent. Topics must have at least two features; ‘aboutness’ and ‘givenness.’ The feature ‘aboutness’ defines the range of comment, and the feature ‘givenness’ means ‘informationally old or given.’ The purpose of this paper is to show that the function of Preposing is to reinforce the aboutness of the preposed constituent of a sentence and that most preposed constituents have givenness. We examined Preposing for this purpose. Tough-movement and Passivization were examined also, because they have characteristics informationally similar to those of Preposing.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권12호
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• pp.774-779
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• 2008

본 논문에서는 토픽 시그너처(Topic Signature)를 이용하여 댓글을 분류하는 시스템에 대해서 설명한다. 토픽 시그너처는 자질을 선택하는 방법으로 문서요약이나 문서분류에서 사용하는 방법이다. 댓글은 문장의 길이가 짧고 띄어쓰기가 거의 없으며 특수문자들이 많은 특성을 가지고 있다. 따라서 우리는 댓글을 7개의 음절로 나누고 이를 다시 Tri-gram으로 나누어 분류의 기본단위로 본다. 이 Tri-gram을 토픽 시그너처를 이용한 학습 단위로 사용하고, 학습한 자질을 베이지안(Bayesian) 모델을 사용하여 분류한다. 다양한 방법의 모델과 비교 실험을 통하여 구현한 시스템의 성능이 기존의 방법보다 상승되었음을 실험 결과를 통해 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.2607-2613
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• 2012

지식 기반의 포괄적 문서요약은 문장집합의 구성이 요약 결과에 영향을 받는다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 의미특징에 의한 군집과 문장군집의 응집도를 이용하여 포괄적 문서요약을 하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법은 비음수행렬분해에서 유도되는 의미특징을 이용하여 문장을 군집하고, 문서의 내부구조를 잘 표현하는 문장군집들로 문서의 주제 그룹을 분류할 수 있다. 또한 문장군집의 응집도와 재군집에 의한 군집의 정재를 이용하여 중요한 문장을 추출함으로써 요약의 질을 향상시킬 수 있다. 실험결과 제안방법은 다른 포괄적 문서요약 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권3호
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• pp.336-340
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• 2008

최근 감정 분류에 대한 관심이 높아져 연구가 활발히 진행되고 있다. 문서 전체에 관한 감정의 분류도 중요하지만, 문서를 이루고 있는 문장에 관한 분류도 점차 그 필요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 한국어 감정 분류 시스템 구축을 위해서 추출된 한국어 감정 자질을 이용한 한국어 문장 및 문서 감정 분류에 관해 연구한다. 한국어 감정 분류의 시작은 감정을 내포한 대표적인 어휘로부터 시작하며, 이와 같은 감정 자질들은 문장 및 문서의 감정을 분류하는데 결정적인 관여를 한다. 한국어 감정 자질의 추출을 위하여 영어 단어 시소러스 정보를 이용하여 자질들을 확장하고, 영한사전을 통해 확장된 자질들을 번역함으로써 감정 자질들을 추출하였다. 추출된 감정 자질들을 사용하여, 단어 벡터로 표현된 입력문서를 이진 분류기인 지지벡터 기계(SVM: Support Vector Machine)를 이용하여 문장과 문서에 내포된 감정을 판단하고 평가하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권4호
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• pp.255-264
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• 2008

본 논문은 K-means과 비음수 행렬 분해(NMF)를 이용하여 주제기반의 다중문서를 요약하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안방법은 비음수 행렬 분해를 이용하여 가중치가 부여된 용어-문장 행렬을 희소(Sparse)한 비음수 의미특징 행렬과 비음수 변수 행렬로 분해함으로써 직관적으로 이해할 수 있는 형태의 의미적 특징을 추출할 수 있고, 주제와 의미특징간의 유사도에 가중치를 부여하여 유사도는 높으나 실제 의미 없는 문장이 추출되는 것을 막는다. 또한 K-means 군집을 이용하여 문장에 포함된 노이즈를 제거함으로써 문서의 의미가 요약에 편향되게 반영하는 것을 피할 수 있고, 추출된 문장에 부여된 순위순서대로 정렬하여 보여 줌으로써 응집성을 높인다. 실험 결과 제안방법이 다른 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권12호
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• pp.1290-1295
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• 2017

문서의 텍스트를 바탕으로 각 문서가 속한 분류를 찾아내는 문서 분류는 자연어 처리의 기본 분야 중 하나로 주제 분류, 감정 분류 등 다양한 분야에 이용될 수 있다. 문서를 분류하기 위한 신경망 모델은 크게 단어를 기본 단위로 다루는 단어 수준 모델과 문자를 기본 단위로 다루는 문자 수준 모델로 나누어진다. 본 논문에서는 문서를 분류하는 신경망 모델의 성능을 향상시키기 위하여 문자 수준과 단어 수준의 모델을 혼합한 신경망 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 각 단어에 대하여 문자 수준의 신경망 모델로 인코딩한 정보와 단어들의 정보를 저장하고 있는 단어 임베딩 행렬의 정보를 결합하여 각 단어에 대한 특징 벡터를 만든다. 추출된 단어들에 대한 특징 벡터를 바탕으로, 주의(attention) 메커니즘을 이용한 순환 신경망을 단어 수준과 문장 수준에 각각 적용하는 계층적 신경망 구조를 통해 문서를 분류한다. 제안한 모델에 대하여 실생활 데이터를 바탕으로 한 실험으로 효용성을 검증한다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.141-166
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• 2019

최근 다양한 매체를 통해 생성되는 방대한 양의 텍스트 데이터를 효율적으로 관리 및 활용하기 위한 방안으로써 문서 요약에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 최근에는 기계 학습 및 인공 지능을 활용하여 객관적이고 효율적으로 요약문을 도출하기 위한 다양한 자동 요약 기법이(Automatic Summarization) 고안되고 있다. 하지만 현재까지 제안된 대부분의 텍스트 자동 요약 기법들은 원문에서 나타난 내용의 분포에 따라 요약문의 내용이 구성되는 방식을 따르며, 이와 같은 방식은 비중이 낮은 주제(Subject), 즉 원문 내에서 언급 빈도가 낮은 주제에 대한 내용이 요약문에 포함되기 어렵다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 저빈도 주제의 누락을 최소화하는 문서 자동 요약 기법을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 (i) 원문에 포함된 다양한 주제를 식별하고 주제별 대표 용어를 선정한 뒤 워드 임베딩을 통해 주제별 용어 사전을 생성하고, (ii) 원문의 각 문장이 다양한 주제에 대응되는 정도를 파악하고, (iii) 문장을 주제별로 분할한 후 각 주제에 해당하는 문장들의 유사도를 계산한 뒤, (iv) 요약문 내 내용의 중복을 최소화하면서도 원문의 다양한 내용을 최대한 포함할 수 있는 자동적인 문서 요약 기법을 제시한다. 제안 방법론의 평가를 위해 TripAdvisor의 리뷰 50,000건으로부터 용어 사전을 구축하고, 리뷰 23,087건에 대한 요약 실험을 수행한 뒤 기존의 단순 빈도 기반의 요약문과 주제별 분포의 비교를 진행하였다. 실험 결과 제안 방법론에 따른 문서 자동 요약을 통해 원문 내각 주제의 균형을 유지하는 요약문을 도출할 수 있음을 확인하였다.