최성환  손동현  이호창

10.5626/JOK.2021.48.11.1184

뉴스 클러스터링 문서 쌍 유사도 텍스트 유사도 상호 작용 기반 그래프 기반

뉴스 기사와 같은 문서 클러스터링에서 두 문서 간의 유사도는 클러스터의 특성을 결정하는 중요한 부분 중 하나이다. 기존 딥러닝 기반 접근 방법인 시퀀스 유사도 측정 모델은 문서 단위에서 나타나는 긴 문맥을 반영하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 뉴스 클러스터링에 적합한 문서 쌍 유사도 모델을 구성하기 위해 상호 작용 기반 접근, 그래프 기반 접근 방법을 사용한다. 상호 작용 기반 접근에서는 문서 쌍 내 다수의 문장 표현들 간의 유사도 정보를 종합해 전체 문서 쌍의 유사도를 측정하는 네 가지 유사도 모델을 제안한다. 기존 접근 방법들인 SVM, HAN에 비해 두 가지 접근 방법에서 높은 성능이 나타남을 확인했다. 그래프 기반 접근에서는 입력에 사용되는 자질의 종류와 신경망의 깊이에 따른 성능 변화를 확인했다. 또한, 상이한 두 접근 방법이 갖는 예측양상의 차이와 상호보완성을 오류 분석과 앙상블을 통해 확인했다.