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음향학적 자질을 활용한 비디오 스피치 요약의 자동 추출과 표현에 관한 연구
김현희, Kim. Hyun-Hee 한국정보관리학회 정보관리학회지 18 Pages
한국정보관리학회 정보관리학회지 2012, Vol.29 No.4 191-208 (18 pages)
스피치 요약을 생성하는데 있어서 두 가지 중요한 측면은 스피치에서 핵심 내용을 추출하는 것과 추출한 내용을 효과적으로 표현하는 것이다. 본 연구는 강의 자료의 스피치 요약의 자동 생성을 위해서 스피치 자막이 없는 경우에도 적용할 수 있는 스피치의 음향학적 자질 즉, 스피치의 속도, 피치(소리의 높낮이) 및 강도(소리의 세기)의 세 가지 요인을 이용하여 스피치 요약을 생성할 수 있는지 분석하고, 이 중 가장 효율적으로 이용할 수 있는 요인이 무엇인지 조사하였다. 조사 결과, 강도(최대값 dB과 최소값 dB간의 차이)가 가장... -
사건중심 뉴스기사 자동요약을 위한 사건탐지 기법에 관한 연구
정영미, 김용광, Chung. Young-Mee, Kim. Yong-Kwang 한국정보관리학회 정보관리학회지 17 Pages
한국정보관리학회 정보관리학회지 2008, Vol.25 No.4 227-243 (17 pages)
이 연구에서는 사건중심 뉴스기사 요약문을 자동생성하기 위해 뉴스기사들을 SVM 분류기를 이용하여 사건 주제범주로 먼저 분류한 후, 각 주제범주 내에서 싱글패스 클러스터링 알고리즘을 통해 특정한 사건 관련 기사들을 탐지하는 기법을 제안하였다. 사건탐지 성능을 높이기 위해 고유명사에 가중치를 부여하고, 뉴스의 발생시간을 고려한 시간벌점함수를 제안하였다. 또한 일정 규모 이상의 클러스터를 분할하여 적절한 크기의 사건 클러스터를 생성하도록 수정된 싱글패스 알고리즘을 사용하였다. 이 연구에서 제안한 사건탐지... -
복수의 신문기사 자동요약에 관한 실험적 연구
김용광, 정영미, Kim. Yong-Kwang, Chung. Young-Mee 한국정보관리학회 정보관리학회지 16 Pages
한국정보관리학회 정보관리학회지 2006, Vol.23 No.1 83-98 (16 pages)
이 연구에서는 복수의 신문기사를 자동으로 요약하기 위해 문장의 의미범주를 활용한 템플리트 기반 요약 기법을 제시하였다. 먼저 학습과정에서 사건/사고 관련 신문기사의 요약문에 포함할 핵심 정보의 의미범주를 식별한 다음 템플리트를 구성하는 각 슬롯의 단서어를 선정한다. 자동요약 과정에서는 입력되는 복수의 뉴스기사들을 사건/사고 별로 범주화한 후 각 기사로부터 주요 문장을 추출하여 템플리트의 각 슬롯을 채운다. 마지막으로 문장을 단문으로 분리하여 템플리트의 내용을 수정한 후 이로부터 요약문을 작성한다. 자동... -
질의응답을 위한 복수문서 요약에 관한 실험적 연구
최상희, 정영미, Choi. Sang-Hee, Chung. Young-Mee 한국정보관리학회 정보관리학회지 15 Pages
한국정보관리학회 정보관리학회지 2004, Vol.21 No.3 289-303 (15 pages)
이 연구에서는 이용자가 여러 곳에 분산되어 있는 문서들을 일일이 보지 않고 하나의 요약문에서 쉽게 질의에 맞는 답을 찾을 수 있는 가장 효율적인 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해, 클러스터링 기법, 단락확장 기법, 두 기법의 특성을 반영한 혼합 기법 등 세 가지 복수문서 요약 기법의 성능을 평가하는 실험을 수행하였다. 요약기법 평가 기준으로는 요약 정확률과 요약문내 정보 중복도를 적용하였다. 실험결과 이용자 질의에 따라 여러 문서를 요약하는 최적 기법으로 문장검색을 기반으로 한 순차적 단락확장 기법을... -
문장 클러스터링에 기반한 자동요약 모형
정영미, 최상희 한국정보관리학회 정보관리학회지 20 Pages
한국정보관리학회 정보관리학회지 2001, Vol.18 No.3 159-178 (20 pages)
본 연구에서는 문장 클러스터로부터 대표문장을 선정하여 요약문을 생성하는 자동요약 모형을 제시하고. 학습문서 집단을 미용하여 최적의 요약 환경을 구축한 후 요약 실험을 수행하였다. 학습 과정에서 문장의 클러스터링 기법으로는 7개의 계층적 기법들을 비교한 결과 클러스터를 구성하는 문장 수의 편차가 가장 적고 단일 문장 클러스터를 가장 적게 생성하는 센트로이드 기법이 선택되었다. 또한 각 클러스터를 대표하는 문장의 선정을 위해 용어 및 문장 가중치를 합산한 문장값과 클러스터-문장 벡터간 유사도의 두 기준을... -
술어기반 문형정보를 이용한 자동요약시스템에 관한 연구
최인숙, 정영미 한국정보관리학회 정보관리학회지 19 Pages
한국정보관리학회 정보관리학회지 2001, Vol.18 No.4 37-55 (19 pages)
본 연구에서는 특정 주제분야의 텍스트를 대표할 수 있는 단어술어를 추출하고 기본문형을 형성 한 후 각 단서술어의 기본문형을 실례화하여 연결함으로써 요약문을 작성하는 자동요약시스템의 모형을 설계하고 구현하였다. 시스템은 학습과정과 요약과정을 구분되며, 학습과정에서는 술어와 격조사를 출현빈도를 이용하여 주제분야 텍스트집단을 대표하는 단어술어와 필수격 조사를 추출한 뒤 단어술어가 이루는 문장의 기본문형을 형성한다. 요약과정에서 실례화 규직을 요약 대상 문장의 구문 분석 결과에 적용하여 기본문형의... -
동적 연결 그래프를 이용한 자동 문서 요약 시스템
송원문, 김영진, 김은주, 김명원, Song. Won-Moon, Kim. Young-Jin, Kim. Eun-Ju, Kim. Myung-Won 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 8 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2009, Vol.36 No.1 62-69 (8 pages)
문서 요약은 쉽고 빠르게 문서의 내용을 파악할 수 있도록 방대한 내용을 가지는 다양한 형태의 문서로부터 핵심 내용만을 추출하거나 생성하여 제공하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 효율적 문서 요약을 위해 주어진 문서의 평균 문장 길이(핵심어 개수)를 고려하여 문장 간의 핵심어 유사도를 나타내는 연결 그래프를 생성하고 분석하여 요약을 생성하는 기법을 제안한다. 또한 이러한 기법을 이용하여 응용 프로그램 문서로부터 자동으로 요약을 생성하는 자동 문서 요약 시스템을 개발한다. 제안한 방법의 객관적인 요약 성능... -
비음수 행렬 분해와 K-means를 이용한 주제기반의 다중문서요약
박선, 이주홍, Park. Sun, Lee. Ju-Hong 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 10 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2008, Vol.35 No.4 255-264 (10 pages)
본 논문은 K-means과 비음수 행렬 분해(NMF)를 이용하여 주제기반의 다중문서를 요약하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안방법은 비음수 행렬 분해를 이용하여 가중치가 부여된 용어-문장 행렬을 희소(Sparse)한 비음수 의미특징 행렬과 비음수 변수 행렬로 분해함으로써 직관적으로 이해할 수 있는 형태의 의미적 특징을 추출할 수 있고, 주제와 의미특징간의 유사도에 가중치를 부여하여 유사도는 높으나 실제 의미 없는 문장이 추출되는 것을 막는다. 또한 K-means 군집을 이용하여 문장에 포함된 노이즈를 제거함으로써 문서의 의미가... -
단어의 공기정보를 이용한 클러스터 기반 다중문서 요약
이일주, 김민구, Lee. Il-Joo, Kim. Min-Koo 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 9 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2006, Vol.33 No.2 243-251 (9 pages)
대표문장 추출에 의한 다중문서 요약에서는 비슷한 정보가 여러 문서에서 반복적으로 나타나는 정보의 중복문제에 대해 문장의 유사성과 차이점을 고려하여 이를 해결할 수 있는 효율적인 방법이 필요하다. 본 논문에서는 단어의 공기정보에 의한 관련단어 클러스터링 기법을 이용하여 문장의 중복성을 제거하고 중요문장을 추출하는 다중문서 요약을 제안한다. 관련단어 클러스터링 기법에서는 각 단어들은 서로 독립적으로 존재하는 것이 아니라 서로 간에 의미적으로 연관되어 있다고 보며 주제별 문장클러스터단위의 단어... -
주제어구 추출과 질의어 기반 요약을 이용한 문서 요약
한광록, 오삼권, 임기욱 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 10 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2004, Vol.31 No.4 488-497 (10 pages)
본 논문에서는 추출 요약 방식과 질의어 기반의 요약 방식을 혼합한 문서 요약 방법에 관해서 기술한다. 학습문서를 이용해 주제어구 추출을 위한 학습 모델을 만든다. 학습 알고리즘은 Naive Bayesian, 결정트리, Supported Vector Machine을 이용한다. 구축된 모델을 이용하여 입력 문서로부터 주제어구 리스트를 자동으로 추출한다. 추출된 주제어구들을 질의어로 하여 이들의 국부적 유사도에 의한 기여도를 계산함으로써 요약문을 추출한다. 본 논문에서는 주제어구가 원문 요약에 미치는 영향과, 몇 개의 주제어구 추출이 문서...