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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김은희 (조선대학교) 신주현 (조선대학교) 임명진 (조선대학교)
저널정보
한국스마트미디어학회 스마트미디어저널 스마트미디어저널 제10권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
39 - 46 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

딥러닝 기반 문장 중요도를 고려한 중심 문장 추출 방법
김은희 소프트웨어융합공학과 2021.01 학위논문
ELMo 임베딩 기반 문장 중요도를 고려한 중심 문장 추출방법
김은희 ,  신주현 ,  임명진 스마트미디어저널 2021.01 학술저널

초록· 키워드

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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.
#추출 요약 #중심 문장 #문장 중요도 #중심 문장 특성 #임베딩

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