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LSA를 이용한 문장상호추천과 문장성향분석을 통한 문서 요약

byanonymous 2012.05.09 07:42
저자 백서현, 이동욱, 박민지, 박진희, 정혜욱, 이지형 
학회명 한국 지능시스템학회 춘계 학술대회 
학회명 (약자) KIIS 2012 
페이지  
학회시작일 2012-04-20 
학회종료일 2012-04-21 

본 논문에서는 문장상호추천 방식에 LSA(Latent Semantic Analysis) 문장-문장 공기성(Co-occurency) 비교 방식, 단어의 중요도 값, 그리고 문장의 객관, 주관적 성향을 반영하는 방식을 혼합한 문서 요약문 추출 방법에 관해서 기술한다. 문장에서 추출된 단어벡터를 이용해 공간상에 문장을 맵핑한 후, LSA 문장-문장 공기성에 기반한 유사도 점수를 상호추천 그래프의 연결 가중치에 반영하였다. 문장성향은 기존의 Golden Standard화된 단어 성향 분류를 기반으로 워드넷 확장을 한 데이터베이스를 통해 각 단어들의 성향을 판단하였으며, 단어들의 평균 성향을 문장의 전체 성향에 반영하였다. 구축된 모델을 이용하여 입력 문서로부터 주제문 리스트를 자동으로 추출하여, 요약문을 구성하였다. 요약문 추출 기능의 객관적인 성능 평가를 위하여 요약문 토대로 한 분류 게임을 실시하였고, 추출된 요약문과 MS-Word애 포함된 문서 요약 기능과 실험 결과를 비교하였으며, 그 결과 제안한 모델의 효과성을 확인하였다.

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