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학술저널
저자정보
(동아대학교) (한국과학기술정보연구원) (동아대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.46 No.4
발행연도
수록면
355 - 362 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2019.46.4.355

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초록· 키워드

실시간 이슈 분석을 위해서는 실시간으로 생성되는 대량의 뉴스 기사 집합을 입력으로 받아 점증적으로 군집화 하고, 각 군집별 정보를 자동으로 요약하는 기술이 필요하다. 기존에는 정적인 데이터 기반의 군집 및 요약 각각에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지만, 실시간으로 입력되는 대량의 데이터를 위한 점증적인 군집화와 요약에 대한 연구는 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 입력되는 대량의 뉴스 기사 집합을 분석하기 위한 점증적이고 계층적인 뉴스 군집화 및 다중 문서 요약 방법을 제안한다. 평가를 위해서 정성 및 정량 평가 방법을 모두 사용하였다. 그 결과, 정성 평가에서 군집 및 요약 성능은 각각 평균 66%, 요약 성능은 평균 92%를 얻었으며, 정량 평가에서 군집 성능은 평균 53.95%, 요약 성능은 ROUGE-1: 0.2269, ROUGE-2: 0.1018, ROUGE-L: 0.1689의 결과를 얻었다.
#이슈 분석 #점증적 군집화 #계층적 군집화 #다중 문서 요약 #issue analysis #incremental clustering #hierarchical clustering #multi-document summarization
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목차

  1. 요약
  2. Abstract
  3. 1. 서론
  4. 2. 관련 연구
  5. 3. 군집화
  6. 4. 다중 문서 요약
  7. 5. 군집화 및 요약 실험
  8. 6. 군집화 및 요약 성능 평가
  9. 7. 결론
  10. References

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