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논문 기본 정보

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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제31권 제4호
발행연도
2004.4
수록면
488 - 497 (10page)

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본 논문에서는 추출 요약 방식과 질의어 기반의 요약 방식을 혼합한 문서 요약 방법에 관해서 기술한다. 학습문서를 이용해 주제어구 추출을 위한 학습 모델을 만든다. 학습 알고리즘은 Naive Bayesian, 결정트리, Supported Vector Machine을 이용한다. 구축된 모델을 이용하여 입력 문서로부터 주제어구 리스트를 자동으로 추출한다. 추출된 주제어구들을 질의어로 하여 이들의 국부적 유사도에 의한 기여도를 계산함으로써 요약문을 추출한다. 본 논문에서는 주제어구가 원문 요약에 미치는 영향과, 몇 개의 주제어구 추출이 문서 요약에 적당한지를 실험하였다. 추출된 요약문과 수동으로 추출한 요약문을 비교하여 결과를 평가하였으며, 객관적인 성능 평가를 위하여 MS-Word에 포함된 문서 요약 기능과 실험 결과를 비교하였다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 관련 연구

3. 요약 시스템 설계 및 구현

4. 실험 및 평가

5. 결론

참고문헌

저자소개

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
Witten I. H , 1999. , KEA : Practical Automatic Keyphrase Extracting : 254 ~ 255 google schola Owen de Kretser , 2000. , Needles and Haystacks: A Search Engine for Personal Information Collections : 58 ~ 65 google schola Francine R. Chen , 1997. , Extraction of Inductive Summary Sentences from Imaged Documents : 227 ~ 232 google schola Min-Yen Kan , 2001. , Applying Natural Language Generation to Indicative Summarization : 92 ~ 100 google schola Min-Yen Kan , September,2001. , Domain-specific Informative and Indicative Summarization for Information Retrieval google schola

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