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잡음 정제를 통한 고응집도 군집과 후반부 요약을 이용한 효과적인 뉴스 요약Effective News Summarization through High Cohesion Clustering with Noise Filtering and Second-Half Summary
- Other Titles
- Effective News Summarization through High Cohesion Clustering with Noise Filtering and Second-Half Summary
- Issue Date
- Aug-2024
- Publisher
- 한국디지털콘텐츠학회
- Keywords
- News Summarization; Cluster Refinement; Second-Half Summary; Lead; Natural Language Processing (NLP); 뉴스 요약; 군집 정제; 후반부 요약; 리드; 자연어처리.
- Citation
- 디지털콘텐츠학회논문지, v.25, no.8, pp 2165 - 2174
- Pages
- 10
- Journal Title
- 디지털콘텐츠학회논문지
- Volume
- 25
- Number
- 8
- Start Page
- 2165
- End Page
- 2174
- ISSN
- 1598-2009
2287-738X
- Abstract
- 뉴스에서는 다양한 언론사가 동일한 사건을 다루는 기사를 중복으로 발행하므로 정보의 중복성이 크다. 유사한 기사를 군집화하고 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 대표할 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.
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Collections - Department of Computer Software Engineering > 1. Journal Articles
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Related Researcher
- LEE, HYUNAH
- College of Engineering (Department of Computer Software Engineering)