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MLP 기반의 문서 특징을 고려한 가중치가 문서요약 성능에 미치는 영향 분석

MLP based Analysis of the Effects on Performance of Document Abstraction by Term Weights considering Document Features
2013년도 대한전자공학회 하계종합학술대회, 2013.7, 1330-1333 (4 pages)
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초록
정보란 기본적으로 사람이 판단하고 이해할 수 있으며 의미 있는 데이터이어야 한다. 그러므로 데이터가 정보로 변환되기 위해서는 사람이 인식할 수 있어야 가치가 부여될 수 있다. 그러나 빅데이터 이슈로부터 알 수 있듯이 최근 정보의 생산량은 기하급수적으로 늘어나고 있기 때문에, 엄청나게 빠른 속도로 생산되는 모든 정보를 사람들이 자신만의 것으로 소화시키는 데에는 한계가 있다. 이에 최근 들어 문서요약 기술이 주목을 받고 있으며, 작은 화면에 필요한 정보를 모두 표현해야 하는 스마트폰, 태블릿PC와 같은 모바일장치의 증가로 인해 더욱 탄력을 받고 있다. 이에 우리는 지난 연구에서 생물학-의학 논문에 있어서 논문내용의 효과적인 요약을 위해 문서적 특성 기반의 추가적 가중치를 적용했을 경우 초록과의 유사도가 증가하는 것을 증명하였다. 본 연구에서는 우리가 제안한 문서적 특성을 고려한 가중치가 부여된 단어들을 대상으로 초록에 등장하는 단어의 존재유무에 대한 예측실험을 진행한 결과를 다룬다. 실험을 통해 tf ㆍidf 가중치만을 적용한 예측결과에 비해 문서의 특성을 이용한 가중치를 고려하였을 경우 통계적으로 신뢰도가 높은 수준의 성능을 내는 것을 확인하였다.

목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 데이터 처리 및 실험
Ⅳ. 토의 및 결론
참고문헌
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