KCI등재
ELMo 임베딩 기반 문장 중요도를 고려한 중심 문장 추출방법 = Method of Extracting the Topic Sentence Considering Sentence Importance based on ELMo Embedding
저자
김은희(Eun Hee Kim) ; 임명진(Myung Jin Lim) ; 신주현(Ju Hyun Shin) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2021
작성언어
-주제어
KDC
569
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
39-46(8쪽)
KCI 피인용횟수
1
DOI식별코드
제공처
본 연구는 뉴스 기사에서 기사문을 구성하는 문장별 중요도를 고려하여 요약문을 추출하는 방법에 관한 것으로 문장 중요도에 영향을 주는 특성으로 중심 문장(Topic Sentence)일 확률, 기사 제목 및 다른 문장과의 유사도, 문장 위치에 따른 가중치를 추출하여 문장 중요도를 계산하는 방법을 제안한다. 이때, 중심 문장(Topic Sentence)은 일반 문장과는 구별되는 특징을 가질 것이라는 가설을 세우고, 딥러닝 기반 분류 모델을 학습시켜 입력 문장에 대한 중심 문장 확률값을 구한다. 또한 사전학습된 ELMo 언어 모델을 활용하여 문맥 정보를 반영한 문장 벡터값을 기준으로 문장간 유사도를 계산하여 문장 특성으로 추출한다. LSTM 및 BERT 모델의 중심 문장 분류성능은 정확도 93%, 재현율 96.22%, 정밀도 89.5%로 높은 분석 결과가 나왔으며, 이렇게 추출된 문장 특성을 결합하여 문장별 중요도를 계산한 결과, 기존 TextRank 알고리즘과 비교하여 중심 문장 추출 성능이 10% 정도 개선된 것을 확인할 수 있었다.
더보기This study is about a method of extracting a summary from a news article in consideration of the importance of each sentence constituting the article. We propose a method of calculating sentence importance by extracting the probabilities of topic sentence, similarity with article title and other sentences, and sentence position as characteristics that affect sentence importance. At this time, a hypothesis is established that the Topic Sentence will have a characteristic distinct from the general sentence, and a deep learning-based classification model is trained to obtain a topic sentence probability value for the input sentence. Also, using the pre-learned ELMo language model, the similarity between sentences is calculated based on the sentence vector value reflecting the context information and extracted as sentence characteristics. The topic sentence classification performance of the LSTM and BERT models was 93% accurate, 96.22% recall, and 89.5% precision, resulting in high analysis results. As a result of calculating the importance of each sentence by combining the extracted sentence characteristics, it was confirmed that the performance of extracting the topic sentence was improved by about 10% compared to the existing TextRank algorithm.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (계속평가) | KCI후보 |
2015-08-24 | 학회명변경 | 한글명 : (사)한국스마트미디어학회 -> 한국스마트미디어 | KCI후보 |
2015-08-24 | 학회명변경 | 한글명 : 한국스마트미디어 -> (사)한국스마트미디어학회 | KCI후보 |
2015-08-18 | 학회명변경 | 한글명 : 한국스마트미디어 -> (사)한국스마트미디어학회영문명 : 미등록 -> Korean Institute of Smart Media | KCI후보 |
2015-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0 | 0 | 0 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0 | 0 | 0 | 0.17 |
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