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학술저널
저자정보
소규성 (고려대학교) 이윤승 (고려대학교) 정의석 (고려대학교) 강필성 (고려대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제48권 제2호
발행연도
2022.4
수록면
235 - 248 (14page)
DOI
10.7232/JKIIE.2022.48.2.235

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Topic segmentation refers to the work of separating a document consisting of several topics into unit documents, such as paragraphs, with one single topic. Topic segmentation has been considered as one of main preprocessing step prior to performing natural language processing tasks, such as document summary or document classification. This paper proposes a Korean BERT-based news article segmentation method aiming at separating a single news article, in which multiple subjects exist, into news segments, each of which contains a single subject. The proposed model has the advantage of being able to capture a wider range of semantic relationships compared to existing topic segmentation studies by borrowing a structure proposed for document summarization. Experimental results on a Korean news article dataset show that the proposed method outperform the benchmark models for topic segmentation. In addition, we also show that the proposed method can be used for practical news clip summarization task, supporting the possibility of implementing the application service based on Korean topic segmentation model.
#Natural Language Processing #Topic Segmentation #Text Segmentation #KoBERT #BERTSUM

목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법론
4. 실험 설계
5. 실험 결과
6. 응용: 유튜브 뉴스 영상 요약 및 키포인트 매칭 프레임워크
7. 결론
참고문헌

참고문헌 (20)

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Alemi, A. A. and Ginsparg, P. (2015). Text segmentation based on semantic word embeddings. arXiv preprint arXiv:1503.05543. Aumiller, D., Almasian, S., Lackner, S., and Gertz, M. (2021). Structural Text Segmentation of Legal Documents. google schola Badjatiya, P., Kurisinkel, L. J., Gupta, M., and Varma, V. (2018). Attention-based neural text segmentation. Paper presented at the European Conference on Information Retrieval. google schola Beeferman, D., Berger, A., and Lafferty, J. (1999), Statistical models for text segmentation, Machine Learning, 34(1), 177-210. google schola Choi, F. Y. (2000). Advances in domain independent linear text segmentation. arXiv preprint cs/0003083. google schola

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