• 정보관리학회지
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• 제29권4호
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• pp.43-60
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• 2012

학술 문헌 원문에서 발견되는 인용문은 인용에 기초한 학술문헌 자동 요약, 리뷰 논문 자동 생성, 인용문 감성 분석, 인용문 기반 문헌 검색 등 다양한 학술 정보 서비스의 창출을 가능케 한다. 이러한 서비스가 가능하기 위해서는 원문 텍스트로부터 인용문의 자동 인식이 선행되어야 한다. 그러나 인용문의 인식은 인용 표지가 부착되지 않은 암묵 인용문의 존재로 인해 그 처리가 용이하지 않다. 영어의 경우 최근 이에 대한 연구가 집중되고 있으나 한국어 학술 문헌 내 인용문의 자동 인식 연구는 찾기 힘들다. 이 논문은 한국어 인용문을 자동 인식하는 규칙 기반의 방법을 제시하고 다양한 베이스라인 기법들과 인용문 인식 성능을 비교하였다. 제안된 방법은 테스트 셋 내 전체 암묵 인용문의 30%를 약 70%의 정확률로 인식할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.85-91
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• 2016

This paper proposes a collective approach to cited text recognition by exploiting a set of citing text from different articles citing the same article. First, the proposed method gathers highly-ranked cited sentences from the cited article using a group of citing text to create a collective information of probable cited sentences. Then, such collective information is used to determine final cited sentences among highly-ranked sentences from similarity-based cited text recognition. Experiments have been conducted on the data set which consists of research articles from a computational linguistics domain. Evaluation results showed that the proposed method could improve the performance of similarity-based baseline approaches.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.31-37
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• 2019

Citation-based article summarization is to create a shortened text for an academic article, reflecting the content of citing sentences which contain other's thoughts about the target article to be summarized. To deal with the problem, this study introduces an extractive summarization method based on calculating a linear combination of various sentence salience scores, which represent the degrees to which a candidate sentence reflects the content of author's abstract text, reader's citing text, and the target article to be summarized. In the current study, salience scores are obtained by computing surface-level textual similarities. Experiments using CL-SciSumm datasets show that the proposed method parallels or outperforms the previous approaches in ROUGE evaluations against SciSumm-2017 human summaries and SciSumm-2016/2017 community summaries.