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[학술저널]

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박선(목포대학교) 이연우(목포대학교) 심천식(목포대학교) 이성로(목포대학교)

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초록

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 표현 하는 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.

The results of inherent knowledge based generic summarization are influenced by the composition of sentence in document set. In order to resolve the problem, this papser propses a new generic document summarization which uses clustering of semantic feature of document and coherence of document cluster. The proposed method clusters sentences using semantic feature deriving from NMF(non-negative matrix factorization), which it can classify document topic group because inherent structure of document are well represented by the sentence cluster. In addition, the method can improve the quality of summarization because the importance sentences are extracted by using coherence of sentence cluster and the cluster refinement by re-cluster. The experimental results demonstrate appling the proposed method to generic summarization achieves better performance than generic document summarization methods.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 포괄적 문서요약을 위한 제안 방법
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌(14)

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  • 4.

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  • 5.

    D. D. Lee , 2001 , Algorithms for non-negative matrix factorization , In Advances in Neural Information Processing Systems 13 : 556 ~ 562

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