- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
다수의 연구에서 정보추구 과정상 불 확신성(Uncertainty) 의 중요성이 지적되었지만, 실제 정보검색시스템을 이용한 탐색과정에서 이용자들의 불 확신성에 대한 연구는 많지 않았다. 본 연구는 실제로 정보를 추구하는 이용자들의 웹 검색어 선정과정에서의 불 확신성 인식을 조사하여, 정보탐색 과정에서의 다양한 불 확신성 유형을 식별하였다. 불 확신성 유형에 입각하여 발견된 불 확신성의 주요 원인(Origins)은 정보검색시스템 및 서비스 발전을 위한 시사점을 제시하여준다.
Abstract
While numerous studies have suggested the significance of uncertainty during the process of information-seeking, less research has investigated user uncertainty in the actual search process using a real system. This study investigated user perceptions of uncertainty in the process of the selection of Web search terms in the real information-seeking process. The subjects at the doctoral or post-doctoral level were limited to the discipline of science in order to understand user perceptions in this field. The findings revealed various dimensions, types, and incidents of uncertainty. The typology of uncertainty facilitated an understanding of the subjects' information-seeking context by identifying various aspects of the context that constituted the subjects’ uncertainty. The identification of two principal origins of uncertainty based on the different types of uncertainty generated implications to improve information systems and services.
초록
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 생성된 요약문을 평가한 결과 요약 정확률과 요약 재현율은 각각 0.541과 0.581로 나타났고, 요약문장 중복률은 0.116으로 나타났다.
Abstract
This study proposes a template-based method of automatic summarization of multiple news articles using the semantic categories of sentences. First, the semantic categories for core information to be included in a summary are identified from training set of documents and their summaries. Then, cue words for each slot of the template are selected for later classification of news sentences into relevant slots. When a news article is input, its event/accident category is identified, and key sentences are extracted from the news article and filled in the relevant slots. The template filled with simple sentences rather than original long sentences is used to generate a summary for an event/accident. In the user evaluation of the generated summaries, the results showed the 54.1% recall ratio and the 58.1% precision ratio in essential information extraction and 11.6% redundancy ratio.