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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.5
- 수록면
- 39 - 44 (6page)
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소셜 미디어와 모바일 기술의 발전으로 인해 하루에도 수많은 기사들이 양산되고 있다. 이러한 부분은 사용자에게 원하는 정보를 획득하는데 있어서 비용을 소모 시킨다. 이러한 불편한 개선하기 위해 본 논문에서는 온라인 뉴스기사에서 핵심문장을 추출하는 방법을 제시한다. 핵심문장을 추출하는 연구는 Text Mining 분야뿐 만 아니라 NLP(natural language process) 분야 에서도 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 온라인뉴스 문서 내에서 그래프 기반 알고리즘인 TextRank 모델을 사용하여 문장 간의 중요도를 측정한 후 높은 점수를 받은 후보 문장을 추출하였다. 기존의 TextRank 모델에서 두 정점(Vertex)의 간선을 단어 매칭을 통하여 같은 단어가 포함되어 있을 경우 연결하였고 두 문장 사이에 가중치는 문장의 동일한 단어의 빈도수에 의존한다. 이번 논문에서는 문장 사이의 가중치를 단순한 단어 빈도가 아닌 두 문장 사이의 관련성 정도를 측정하여 개선된 TextRank 모델을 제안한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
III. 핵심문장 추출 방법 제안
Ⅳ. 결론
참고문헌
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