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이 논문의 연구 히스토리 (7)
2023
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본 논문은 독일어 대화 요약을 위하여 대화에서 등장하는 핵심 표현을 대화 구조를 바탕으로 추출하는기법을 다룬다. 기존 연구와 달리 본 연구에서 제안하는 방법론은 화자들이 각자 하나씩 발화하였고 인접화행쌍에 속하는 두 발화로 이루어진 발화쌍을 대화 요약을 위한 핵심 표현의 후보로 삼는다. 이러한 조건을만족하는 후보 발화쌍 중에서 인접쌍의 확장 유형에의 포함 여부, 발화의 등장 위치, BERT 임베딩 기반의의미적 대표성 등의 언어학적 자질을 사용하여 핵심 발화쌍을 추출한다. 본 연구에서 제안한 추출 기법을검증하기 위해 독일어 대화 코퍼스를 대상으로 핵심 발화쌍을 자동 추출하는 기계학습 실험을 수행하였다.
나이브 베이즈, 랜덤 포레스트 등의 다양한 기계학습 알고리즘을 적용하였으며, 핵심 발화쌍 자동 추출 정확도는 평균 91.83%로 나타났다. 제안하는 언어학적 자질을 평가하기 위해 문장의 의미만을 고려한 딥러닝기반의 Textrank 모델과 비교한 결과 본 논문에서 제안하는 모델이 약 20%p 더 높은 정확도를 보였다.
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