메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
배현진 (숙명여자대학교) 김철연 (숙명여자대학교)
저널정보
한국소프트웨어감정평가학회 한국소프트웨어감정평가학회논문지 한국소프트웨어감정평가학회 논문지 제19권 제1호
발행연도
2023.3
수록면
77 - 88 (12page)
DOI
10.29056/jsav.2023.3.10

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

토픽 모델을 이용한 비지도 요약 기법의 연구
배현진 ,  김철연 한국소프트웨어감정평가학회논문지 2023.03 학술저널
토픽 모델을 이용한 비지도 요약 기법의 연구
배현진 IT공학과 2023.01 학위논문

초록· 키워드

오류제보하기
자동 문서 요약(Automatic Document Summarization)은 문서의 중요한 내용은 유지하면서 길이가 짧은 요약문을 만들어 내는 것을 목표로 하는 연구 분야이다. 그동안 자동 문서 요약은 대용량의 데이터셋을 이용한지도 학습 기반의 심층 신경망 모델을 사용해왔다. 하지만 늘어나는 산업의 수요와는 달리 자동 요약을 위한요약 데이터셋이 여전히 부족한 실정이다. 이런 데이터 부족 문제는 요약 분야뿐만 아니라 자연어 처리 전반에 걸쳐 새로운 문제점으로 대두되고 있다. 이를 해결하기 위해 Zero-Shot Learning이나 자가 지도 학습 등의 기법이 등장했다. 이들의 공통점은 기존의 데이터에 대한 좋은 표현을 만들어 모델이 기존에 보지 못한 데이터에 대해서도 잘 다룰 수 있도록 하는것을 목표로 한다. 이에 본 논문에서는 토픽 모델을 이용한 비지도 추출 요약 모델 TES(Topic model based Extractive Summarization)에 대해 제안하고, 이에 대한 실험을 통해 기존의 비지도 추출 요약 모델들과 비슷한 성능을 기록하는 것을 확인하고, TES가 기존의 모델 대비 가지는 장점을 제시했다.
#자동 문서 요약 #추출 요약 #토픽 모델링 #자연어 처리 #딥러닝 #document summarization #extractive summarization #topic modeling #NLP #Deep Learning

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0