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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
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
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
이 연구에서는 위키피디아를 활용하여 시소러스를 갱신하고, 그 결과를 평가함으로써 시소러스 갱신에 있어 집단지성의 활용가능성에 대해 확인하고자 하였다. ASIS&T 시소러스를 대상으로 시소러스를 갱신한 결과, 용어 포괄성의 측면에서 ASIS&T 시소러스에 비해 위키 시소러스가 우수한 것으로 나타났다. 또한, 갱신된 시소러스를 평가한 결과, 위키피디아가 시소러스 갱신에 활용될 수 있음이 증명되었다. 특히, 리디렉션, 카테고리, 상호 링크로 요약되는 위키피디아의 구조적 특성은 시소러스의 의미관계를 추출하는 데 있어 적합하다는 것을 확인하였다. 이 연구의 결과를 일반화하기 위해 다국어 시소러스를 포함한 다양한 시소러스를 대상으로 적용해 볼 필요가 있다.
Abstract
The purpose of this study is to suggest how the classic thesaurus structure of terms and links can be mined and updated from Wikipedia encyclopedia, which is the best practice of collective intelligence. In a comparison with ASIS&T thesaurus, it was found that Wikipedia contains a substantial coverage of domain-specific concepts and semantic relations. Furthermore, it was resulted that the structural characteristics of Wikipedia, such as redirects, categories, and mutual links are suitable to extract semantic relationships of thesaurus. It is needed to apply to update various thesauri, including multilingual thesaurus, in order to generalize the results of this research.
초록
본 논문은 정보검색 시스템의 사용자 질의어와 색인에 기반한 검색 과정에서 나타나는 중의성 해소를 위해 질의어 의미정보와 사용자 피드백을 사용하여 검색 성능을 향상시키는 방법을 소개한다. 의미 정보를 이용하여 질의어의 중의성을 해소하는 검색 과정은 검색 결과로서 의미적으로 무관한 많은 문서들을 배제할 수 있다. 이를 위해 검색의 색인이 되는 명사 중심의 의미범주를 기반으로 의미정보 지식베이스를 구축하고, 검색 문서들을 색인어와 해당 의미범주로 분류한다. 검색 과정에서는 사용자의 질의 의미 선택과 정답 문서에 대한 참조 행위를 웹 페이지의 순위 결정에 반영하여 검색 성능을 향상시킬 수 있다.
Abstract
This paper proposes a technique for improving performance using word senses and user feedback in web information retrieval, compared with the retrieval based on ambiguous user query and index. Disambiguation using query word senses can eliminating the irrelevant pages from the search result. According to semantic categories of nouns which are used as index for retrieval, we build the word sense knowledge-base and categorize the web pages. It can improve the precision of retrieval system with user feedback deciding the query sense and information seeking behavior to pages.
초록
텍스트 범주화에 있어서 일반적인 문제는 문헌을 표현하는 핵심적인 용어라도 학습문헌 집합에 나타나지 않으면 이 용어는 분류자질로 선정되지 않는다는 것과 형태가 다른 동의어들은 서로 다른 자질로 사용된다는 점이다. 이 연구에서는 위키피디아를 활용하여 문헌에 나타나는 동의어들을 하나의 분류자질로 변환하고, 학습문헌 집합에 출현하지 않은 입력문헌의 용어를 가장 유사한 학습문헌의 용어로 대체함으로써 범주화 성능을 향상시키고자 하였다. 분류자질 선정 실험에서는 (1) 비학습용어 추출 시 범주 정보의 사용여부, (2) 용어의 유사도 측정 방법(위키피디아 문서의 제목과 본문, 카테고리 정보, 링크 정보), (3) 유사도 척도(단순 공기빈도, 정규화된 공기빈도) 등 세 가지 조건을 결합하여 실험을 수행하였다. 비학습용어를 유사도 임계치 이상의 최고 유사도를 갖는 학습용어로 대체하여 kNN 분류기로 분류할 경우 모든 조건 결합에서 범주화 성능이 0.35%~1.85% 향상되었다. 실험 결과 범주화 성능이 크게 향상되지는 못하였지만 위키피디아를 활용하여 분류자질을 선정하는 방법이 효과적인 것으로 확인되었다.
Abstract
In text categorization, core terms of an input document are hardly selected as classification features if they do not occur in a training document set. Besides, synonymous terms with the same concept are usually treated as different features. This study aims to improve text categorization performance by integrating synonyms into a single feature and by replacing input terms not in the training document set with the most similar term occurring in training documents using Wikipedia. For the selection of classification features, experiments were performed in various settings composed of three different conditions: the use of category information of non-training terms, the part of Wikipedia used for measuring term-term similarity, and the type of similarity measures. The categorization performance of a kNN classifier was improved by 0.35~1.85% in F1 value in all the experimental settings when non-learning terms were replaced by the learning term with the highest similarity above the threshold value. Although the improvement ratio is not as high as expected, several semantic as well as structural devices of Wikipedia could be used for selecting more effective classification features.