초록

학술 문헌 원문에서 발견되는 인용문은 인용에 기초한 학술문헌 자동 요약, 리뷰 논문 자동 생성, 인용문 감성 분석, 인용문 기반 문헌 검색 등 다양한 학술 정보 서비스의 창출을 가능케 한다. 이러한 서비스가 가능하기 위해서는 원문 텍스트로부터 인용문의 자동 인식이 선행되어야 한다. 그러나 인용문의 인식은 인용 표지가 부착되지 않은 암묵 인용문의 존재로 인해 그 처리가 용이하지 않다. 영어의 경우 최근 이에 대한 연구가 집중되고 있으나 한국어 학술 문헌 내 인용문의 자동 인식 연구는 찾기 힘들다. 이 논문은 한국어 인용문을 자동 인식하는 규칙 기반의 방법을 제시하고 다양한 베이스라인 기법들과 인용문 인식 성능을 비교하였다. 제안된 방법은 테스트 셋 내 전체 암묵 인용문의 30%를 약 70%의 정확률로 인식할 수 있었다.

Abstract

Identifying citing sentences from article full-text is a prerequisite for creating a variety of future academic information services such as citation-based automatic summarization, automatic generation of review articles, sentiment analysis of citing statements, information retrieval based on citation contexts, etc. However, finding citing sentences is not easy due to the existence of implicit citing sentences which do not have explicit citation markers. While several methods have been proposed to attack this problem for English, it is difficult to find such automatic methods for Korean academic literature. This article presents a rule-based approach to identifying Korean citing sentences. Experiments show that the proposed method could find 30% of implicit citing sentences in our test data in nearly 70% precision.

초록

한국어 및 영어의 글쓰기를 도와주는 문장 및 문단 제공시스템을 구축하기 위하여 색인작성과 탐색시에 필요한 색인언어를 연구하였다. 색인언어로 명사어와 술어 및 부사어를 선정하였고 여러 가지 보조 색인기호들도 추가하였다. 접근점으로 주제명과 키워드를 사용하였고 키워드 검색은 1절, 2절, 3 절, 문맥첨가 탐색을 포함하였다. 검색의 만족도는 긍정적이었으며 데이터베이스의 양과 질을 충실히 보완한다면 문장이나 문단을 제공하여 주는 시스템은 효과적일 수 있다.

Abstract

An indexing language were studied to construct the sentences and paragraphs providing system aided to write a Korean or English composition. The indexing language includes the index terms like noun, predicate, and adverb. and also various index symbols. The subject name and the keyword Included the symbols, which Indicate the connectives between clauses in a sentence, is used as the access point. The search results show this system will be effective with large database and developed retrieval methods.

초록

This study proposes the analysis method in sentence semantics that can be automatically identified and processed as appropriate items in the system according to the composition of the sentences contained in the data corresponding to the logical semantic structure metadata of the research papers. In order to achieve the purpose, the structure of sentences corresponding to ‘Research Objectives’ and ‘Research Outcomes’ among the semantic structure metadata was analyzed based on the number of words, the link word types, the role of many-appeared words in sentences, and the end types of a word. As a result of this study, the number of words in the sentences was 38 in ‘Research Objectives’ and 212 in ‘Research Outcomes’. The link word types in ‘Research Objectives’ were occurred in the order such as Causality, Sequence, Equivalence, In-other-word/Summary relation, and the link word types in ‘Research Outcomes’ were appeared in the order such as Causality, Equivalence, Sequence, In-other-word/Summary relation. Analysis target words like ‘역할(Role)’, ‘요인(Factor)’ and ‘관계(Relation)’ played a similar role in both purpose and result part, but the role of ‘연구(Study)’ was little different. Finally, the verb endings in sentences were appeared many times such as ‘∼고자’, ‘∼였다’ in ‘Research Objectives’, and ‘∼었다’, ‘∼있다’, ‘∼였다’ in ‘Research Outcomes’. This study is significant as a fundamental research that can be utilized to automatically identify and input the metadata element reflecting the common logical semantics of research papers in order to support researchers’ scholarly sensemaking.

Abstract

초록

웹을 통해 제공되는 뉴스 페이지의 경우 필요한 정보 뿐 아니라 많은 불필요한 정보를 담고 있다. 이러한 불필요한 정보는 뉴스를 처리하는 시스템의 성능 저하와 비효율성을 가져온다. 이 연구에서는 웹 페이지로부터 뉴스 콘텐츠를 추출하기 위해 문장과 블록에 기반한 뉴스 기사 추출 방법을 제시하였다. 또한 이들을 결합하여 최적의 성능을 가져올 수 있는 방안을 모색하였다. 실험 결과, 웹 페이지에 대해 하이퍼링크 텍스트를 제거한 후 문장을 이용한 추출 방법을 적용하였을 때 효과적이었으며, 여기에 블록을 이용한 추출 방법과 결합하였을 때 더 좋은 결과를 가져왔다. 문장을 이용한 추출 방법은 추출 재현율을 높여주는 효과가 있는 것으로 나타났다.

Abstract

The news pages provided through the web contain unnecessary information. This causes low performance and inefficiency of the news processing system. In this study, news content extraction methods, which are based on sentence identification and block-level tags news web pages, was suggested. To obtain optimal performance, combinations of these methods were applied. The results showed good performance when using an extraction method which applied the sentence identification and eliminated hyperlink text from web pages. Moreover, this method showed better results when combined with the extraction method which used block-level. Extraction methods, which used sentence identification, were effective for raising the extraction recall ratio.

초록

이야기 쓰기를 돕는 본문 및 문장 검색시스템의 구축을 위해서 (1)이야기와 단락 및 문장의 구조를 분석하고 (2)색인작성과 탐색 질문에 적용되는 언어 추론을 연구하였다. 이야기 쓰기에 필요한 이야기, 단락, 그리고 문장으로 구성된 사항 데이터베이스와 필요한 추론규칙으로 이루어진 지식베이스와 온톨로지가 고안되었다. 추론의 기초인 실례(實例) 파일들은 시맨틱 웹 환경에서 작동될 마크업 언어 형식으로 만들어졌다. 시맨틱 웹 환경에서 실용적인 시스템이 되려면 단락과 문장을 정확히 대변하는 색인 방법론과 이를 정밀하게 지식베이스화 할 수 있는 마크업 언어의 창조가 필수적이라 사료된다.

Abstract

Structures of stories, paragraphs, and sentences and inferences applied to indexing and searching were studied to construct the full-text and sentence retrieval system for storytelling. The system designed the database of stories, paragraphs, and sentences and the knowledge-base of inference rules to aid to write the story. The Knowledge-base comprised the files of story frames, paragraph scripts, and sentence logics made by mark-up languages like SWRL etc. able to operate in semantic web. It is necessary to establish more precise indexing language represented the sentences and to create a mark-up languages able to construct more accurate inference rules.

초록

기술문서는 지식정보사회에서 생성되는 중요 연구 성과물로, 이를 제대로 활용하기 위해서는 정보 요약 및 정보추출과 같은 개선된 정보 처리 방법을 토대로 기술문서 활용의 편의성을 높여줄 필요가 있다. 이에 본 연구는 기술문서의 핵심 정보를 추출하기 위한 방안으로, 기술문서의 구조와 정의문 패턴을 기반으로 전문용어 및 정의문을 자동 추출하고, 이를 기반으로 전문용어사전을 구축할 수 있는 시스템을 제안하였다. 나아가 전문용어사전을 지식메모리로서 보다 다양하게 활용할 수 있도록 전문용어사전에 기반한 개인화서비스 제공방안을 제안하였다. 이처럼 전문용어 및 정의문 자동추출을 기반으로 전문용어사전을 구축하게 되면 새롭게 등장하는 전문용어를 빠르게 수용할 수 있어 이용자들이 최신정보를 보다 손쉽게 찾을 수 있다. 더불어 개인화된 전문용어사전을 이용자에게 제공한다면 전문용어사전의 가치와 활용성, 검색의 효율성을 극대화할 수 있다.

Abstract

Technical documents are important research outputs generated by knowledge and information society. In order to properly use the technical documents properly, it is necessary to utilize advanced information processing techniques, such as summarization and information extraction. In this paper, to extract core information, we automatically extracted the terminologies and their definition based on definitional sentences patterns and the structure of technical documents. Based on this, we proposed the system to build a specialized terminology dictionary. And further we suggested the personalized services so that users can utilize the terminology dictionary in various ways as an knowledge memory. The results of this study will allow users to find up-to-date information faster and easier. In addition, providing a personalized terminology dictionary to users can maximize the value, usability, and retrieval efficiency of the dictionary.

초록

논문기사의 비평적 초록을 웹 환경 아래서 자동으로 생성하기 위하여 비평 단서어구, 비평 정보 범례, 비평 수록 문장 발췌규칙, 비평문장 생성규칙을 작성하였다. 비평 정보를 발췌하고 문장을 생성하는데 필요한 비평문 작성 도움 온톨로지를 만들어 비평의 단초가 되는 단서어구와 문장 간의 징후들을 관리 운영하였다. 징후들은 원문의 연구목적, 방법, 결과, 결론 문장을 중심으로 그 주변 문장들에서 상호 작용하여 표출되는 문맥적 정보를 이용하였다. 실제 비평문장의 성능을 조사한 결과, 발췌 및 생성 규칙의 개선과 온톨로지의 관계들이 보강되어야 할 것으로 판단하였다.

Abstract

Cue words and phrases of critical sentences, Paradigms knowing the critical information between sentences, Rules extracting the sentences contained critical information and producing the critical sentences were made to construct the critical abstract of scholar journals in the web environment. The ontology aided to accomplish above works were designed, to manage and operate the cue words and phrases in documents and the symptoms related to Purpose, Method, Result, and Conclusion sentences. The results of performance test remarked to improve the advancement of extraction and production rules and the reinforcement of ontology's relationship.

초록

This experimental study proposes a multi-document summarization method that produces optimal summaries in which users can find answers to their queries. In order to identify the most effective method for this purpose, the performance of the three summarization methods were compared. The investigated methods are sentence clustering, passage extraction through spreading activation, and clustering-passage extraction hybrid methods. The effectiveness of each summarizing method was evaluated by two criteria used to measure the accuracy and the redundancy of a summary. The passage extraction method using the sequential bnb search algorithm proved to be most effective in summarizing multiple documents with regard to summarization precision. This study proposes the passage extraction method as the optimal multi-document summarization method. 攀＊＊＊ 본 연구는 연세대학교 대학원 박사학위논문의 일부를 요약한 것임.＊＊＊ 연세대학교 문헌정보학과 시간강사(shchoi@lis.yonsei.ac.kr)＊＊＊＊연세대학교 문헌정보학과 교수(ymchung@yonsei.ac.kr) 논문접수일자 : 2004년 8월 27일 게재확정일자 : 2004년 9월 13일攀攀

Abstract

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.

초록

웹의 보도기사에 관한 자동요약시스템을 구축하기 위하여 담화구조와 지식기반 기법을 적용한 글구조 프레임과 제 규칙들을 작성하였다. 프레임에는 문단과 문장 및 절의 역할, 문단과 문장의 성질, 역할을 구분하는 판별규칙, 주요문장 발췌규칙, 그리고 요약문작성규칙 슬롯이 포함되었다. 문맥정의, 고유명사 등을 안내하는 ‘if-needed'와 변화된 슬롯 값을 알려주는 if-changed 패싯도 구비되었다. 슬롯이나 패싯의 실제 값들을 추출 표현하는 과정에서 문구의 수사적 역할과 단어 최상위 범주 및 줄거리 단위를 참조하였다. 의미흐름의 연결성을 유지하면서 요약 문장들을 통합, 분리, 합성하는 재구성은 유사도공식, 구문정보, 담화구조와 지식기반 방법에서 도출한 제 규칙 및 문맥정의를 이용하였고 비평과 같은 새로운 문장을 생성하였다.

Abstract

The writings frame and various rules based on discourse structure and knowledge-based methods were applied to construct the automatic Ext/Sums (extracts & summaries) system from the straight news in web. The frame contains the slot and facet represented by the role of paragraphs, sentences, and clauses in news and the rules determining the type of slot. Rearrangement like Unification, separation, and synthesis of the candidate sentences to summary, maintaining the coherence of meanings, were also used the rules derived from similar degree measurement, syntactic information, discourse structure, and knowledge-based methods and the context plots defined with the syntactic/semantic signature of noun and verb and category of verb suffix. The critic sentence were tried to insert into summary