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저자정보
한성민 (국립금오공과대학교) 백대환 (국립금오공과대학교) 이현아 (국립금오공과대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제25권 제8호
발행연도
2024.8
수록면
2,165 - 2,174 (10page)
DOI
10.9728/dcs.2024.25.8.2165

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뉴스에서는 다양한 언론사가 동일한 사건을 다루는 기사를 중복으로 발행하므로 정보의 중복성이 크다. 유사한 기사를 군집화 하고 그 내용을 적절히 요약하여 제공하면 사용자는 뉴스 동향을 빠르게 파악하고 자세하게 읽어야 하는 기사를 쉽게 선택할 수 있다. 본 논문에서는 효과적인 뉴스 요약을 제공하기 위해 HDBSCAN으로 최초 군집을 생성한 뒤에 Mean-Shift와 노이즈 정제를 적용하여 응집도가 높은 군집을 얻는 방법을 제안한다. 요약 생성에서는 군집 내 기사의 후반부에서 얻은 요약 중에서 군집을 대표 할 수 있는 요약을 요약 평가 메트릭에 기반하여 선택하고 이를 기사의 리드 또는 전반부 요약과 결합하여 제공하는 방식을 제안한다. 실험 결과 Mean-Shift 적용과 노이즈 제거를 이용한 군집화와 후반부 요약을 추가한 요약 생성 모두에서 성능 향상을 얻어 뉴스 요약에서의 효율성을 확인했다.
#뉴스 요약 #군집 정제 #후반부 요약 #리드 #자연어처리 #News Summarization #Cluster Refinement #Second-Half Summary #Lead #Natural Language Processing (NLP)

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 데이터 수집 및 임베딩
Ⅳ. 군집화 및 정제
Ⅴ. 뉴스 기사 다중문서 요약
Ⅵ. 분석 및 평가
Ⅶ. 결론
참고문헌

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