Document Summarization Considering Entailment Relation between Sentences

Q: 이 논문에서 정의한 수반 관계란 무엇인가?

수반 관계는 두 문장 P와 H가 주어졌을 때, 두 문장 간의 의미적 연결성이 높고 논리적인 모순이 존재하지 않는 관계를 의미한다. 이는 문장 관계 추론 작업에서 모순 관계, 관계 없음과 함께 세 가지 주요 관계 중 하나로 분류된다.

Q: 문장 간의 수반 관계를 고려한 문서 요약 방식이 기존 방식보다 성능이 더 좋은가?

연구 결과, 문장 간의 수반 관계를 고려한 TextRank-NLI 모델은 기존 TextRank 모델보다 약 2.3% 더 나은 성능을 보였다. 이는 문장의 의미적, 개념적 연결성을 고려하는 것이 단일 문서 추출 요약에 유용함을 시사한다.

권영대; 김누리; 이지형

자료유형: 학술저널

저자정보: 권영대 (성균관대학교) 김누리 (성균관대학교) 이지형 (성균관대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.2

발행연도: 2017.2

수록면: 179 - 185 (7page)

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문서의 요약은 요약문 내의 문장들끼리 서로 연관성 있게 이어져야 하고 하나의 짜임새 있는 글이 되어야 한다. 본 논문에서는 위의 목적을 달성하기 위해 문장 간의 유사도와 수반 관계(Entailment)를 고려하여 문서 내에서 연관성이 크고 의미, 개념적인 연결성이 높은 문장들을 추출할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 Recurrent Neural Network 기반의 문장 관계 추론 모델과 그래프 기반의 랭킹(Graphbased ranking) 알고리즘을 혼합하여 단일 문서 추출요약 작업에 적용한 새로운 알고리즘인 TextRank-NLI를 제안한다. 새로운 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 기존의 문서요약 알고리즘인 TextRank와 동일한 데이터 셋을 사용하여 성능을 비교 분석하였으며 기존의 알고리즘보다 약 2.3% 더 나은 성능을 보이는 것을 확인하였다.

#문서 요약 #수반 관계 추론 #자연어 처리 #텍스트 랭크 #순환 신경망 #document summarization #entailment relation inference #natural language processing #TextRank #recurrent neural network

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