문장 임베딩 기반 텍스트랭크를 이용한 문서 요약 


46권  3호, pp. 285-289, 3월  2019
10.5626/JOK.2019.46.3.285


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  요약

문서 요약은 원본 문서가 가진 주요 내용을 유지하는 축약된 크기의 문서를 만들어내는 것이다. 추출 요약은 원문에서 많은 양의 텍스트를 복사하는 것으로 문법과 정확성의 기본 수준을 보장받을 수 있어 과거부터 활발히 연구되어 왔다. 추출 요약에 사용되는 대표적 방법인 텍스트랭크는 단어의 빈도를 통해 그래프의 간선을 계산하므로 문장이 가진 의미적인 정도를 고려하기 어렵다. 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 문장 임베딩을 사용하는 새로운 텍스트랭크를 제안한다. 다양한 임베딩 평가를 통해 제안 방법이 일반적인 텍스트랭크 방법보다 문장의 의미를 잘 고려한 결과를 출력한다는 것을 확인하였다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
동일한 세션일 때 여러 번 접속해도 한 번만 카운트됩니다. 그래프 위에 마우스를 올리면 자세한 수치를 확인하실 수 있습니다.
  논문 참조

[IEEE Style]

S. Jeong, J. Kim, H. Kim, "Document Summarization Using TextRank Based on Sentence Embedding," Journal of KIISE, JOK, vol. 46, no. 3, pp. 285-289, 2019. DOI: 10.5626/JOK.2019.46.3.285.


[ACM Style]

Seok-won Jeong, Jintae Kim, and Harksoo Kim. 2019. Document Summarization Using TextRank Based on Sentence Embedding. Journal of KIISE, JOK, 46, 3, (2019), 285-289. DOI: 10.5626/JOK.2019.46.3.285.


[KCI Style]

정석원, 김진태, 김학수, "문장 임베딩 기반 텍스트랭크를 이용한 문서 요약," 한국정보과학회 논문지, 제46권, 제3호, 285~289쪽, 2019. DOI: 10.5626/JOK.2019.46.3.285.


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