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학술저널
저자정보
정이안 (경북대학교) 최수정 (경북대학교) 박세영 (경북대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.2
발행연도
2020.2
수록면
155 - 161 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2020.47.2.155

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요약이란 자연어 처리 연구 분야 중 하나로, 입력으로 주어진 정보 중 중요한 내용은 유지하면서 문장을 짧게 만드는 태스크이다. 그 중 단일 문장을 대상으로 한 요약 연구 중 입력 문장의 단어를 요약 문장에 사용할지 버릴지를 이진 분류하여 단어를 추출하여 요약을 수행하는 방법과 입력 문장을 기반으로 요약 문장을 생성하는 방법이 있다. 기존의 추출 요약 연구들은 단어의 구조적 정보를 사용하여 이진 분류를 수행하였고, 문장을 생성하는 방법들은 순환신경망을 이용하여 요약 문장을 생성하였다. 하지만 이러한 접근 방법은 중요한 정보를 누락하고 불필요한 정보로 요약을 생성하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 무엇을 행하였는지에 대한 정보를 제공할 수 있는 사건 단어를 사용하여, 중요한 정보에 집중하여 요약을 수행할 수 있도록 사건 단어 주의집중 메커니즘을 제안한다. 입력으로 문장 내 각 단어의 임베딩 벡터와 사건 단어 정보가 제공됐을 때, 제안한 방법은 사건 단어에 주의 집중할 수 있도록 사건 단어 정보를 사용하여 주의집중 가중치를 계산하고, 이 가중치는 기존의 모델에 결합하여 사용된다. 실험은 영어와 한국어 데이터 셋에서 수행되었으며, 기존 모델에 제안한 방법을 결합하여 평가를 수행하였다. 실험 결과, 기존 모델보다 제안한 방법을 적용한 모델이 높은 성능을 얻어, 제안한 방법이 효과적임을 입증하였다.
#문장 요약 #사건 단어 #시퀀스-투-시퀀스 #주의집중 메커니즘 #사건 단어 주의집중 메커니즘 #sentence summarization #event word #sequence-to-sequence #attention mechanism #event word attention mechanism

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 배경 지식
4. 사건 단어 주의 집중 메커니즘을 적용한 요약 모델
5. 실험 및 분석
6. 결론
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
K. Filippova, E. Alfonseca, C. A. Colmenares, L. Kaiser, and O. Vinyals, "Sentence Compression by Deletion with LSTMs," Proc. of the Conference on EMNLP, pp. 360-368, 2015. google schola L. Wang, J. Jiang, H. Chieu, C. Ong, D. Song, and L. Liao, "Can Syntax Help? Improving and LSTMbased Sentence Compression Model for New Domains," Proc. of the ACL, pp. 1385-1393, 2017. google schola I. Sutskever, O. Vinyals, and Q. V. Le, "Sequence to Sequence Learning with Neural Networks," Advances in NIPS, pp. 3104-3112, 2014. google schola K. Papineni, S. Roukos, T. Ward, and W. J. Zhu, "BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation," Proc. of the ACL, pp. 311-318, 2002. google schola C. Y. Lin, "ROUGE: A Package for Automatic Evaluation of Summaries," Text summarization branches out, pp. 74-81, 2004. google schola

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