문장의 의미적 유사도와 정보량을 사용한 다중 문서 요약

임연수, 권성구, 김봉민, 박성배

http://doi.org/10.5626/JOK.2023.50.7.561

간결한 형식으로 정보를 전달하는 문서 요약 기술은 최근 자연어처리 분야의 중요한 과제로 떠오르고 있다. 하지만, 여러 문서가 주어질 때 이들의 정보를 파악하고 요약하는 다중 문서 요약은 학습에 적합한 데이터가 부족해 연구에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 단일 문서에 대한 요약문을 생성한 뒤 요약문을 후처리하는 방식의 다중 문서 요약 모델을 제안한다. 제안 모델은 요약 모듈, 유사도 측정 모듈, 정보량 랭킹 모듈로 이루어져 있다. 다중 문서가 제안 모델에 입력되면 요약 모듈은 각 문서에 대한 요약문을 생성한다. 유사도 측정 모듈에서 생성된 요약문에 대해 의미적 유사도를 측정해 유사한 요약문들을 클러스터링한다. 정보량 랭킹 모듈은 유사한 요약문 그룹에서 가장 정보량이 큰 요약문을 선택하고, 선택된 요약문을 모아 최종 요약문으로 출력한다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 다중 문서 요약 모델과 개별 모듈의 우수성을 확인했다.