휴리스틱 클러스터링을 활용한 다중 문서 요약 시스템 : 반도체 산업 사례 (A Multi-Document Summarization System using Heuristic Clustering: The Case of Semiconductor Industry)

서지정보

· 발행기관 : 한국디지털콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 디지털콘텐츠학회논문지 / 23권 / 8호 / 1437 ~ 1445페이지
· 저자명 : 김지연, 이지은, 이재은, 임예희, 이상민, 조민수

초록

방대한 양의 텍스트 데이터가 축적되고 있는 현대 사회에서 정보를 효율적으로 추출 및 제공하기 위한 문서 요약 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 이는 주로 단일 문서 요약에 관한 연구로 다중 문서 요약에 관한 연구는 비교적 적다. 본 논문에서는 휴리스틱 군집화를 통해 다중 문서 요약을 수행하는 방법을 제시한다. 구체적으로, 본 논문은 다양한 주제의 문서 중 유사한 주제를 갖는 최적의 클러스터들을 도출하고 해당 클러스터 내의 대표 문서를 찾고, 그 후 선택된 대표 문서를 요약하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 반도체 산업 관련 기사 데이터를 통한 데이터 분석 결과 및 반도체 산업 다중 문서 요약 시스템을 소개한다. 본 연구는 다중 문서 요약에 관한 새로운 접근 방법을 제시하였다는 것 뿐만 아니라 문서 요약이 필요한 다양한 서비스에 이용 가능하다는 측면에서, 학계와 산업계 모두 기여점을 갖는다.

영어초록

In modern society, the plethora of digitalization has encouraged to produce and collect vast amounts of textual data. As such, there has been a keen interest in document summarization, which efficiently extracts and provides information in a couple of sentences. To this end, there have been numerous approaches to single-document summarization in the leading research stream, while relatively few studies on a multi-document summarization. In this paper, we propose a multi-document summarization method with heuristic clustering. More in specific, this paper suggests a method of deriving optimal clusters with similar topics among heterogeneous documents, finding a representative document for each cluster, and then summarizing the selected representative. This paper introduces a data analysis result using the collected news articles in the semiconductor industry and the multi-document summarization system. This research has a contribution both from academia and industry in suggesting a new approach for multi-document summarization and being used for numerous domains requiring document summarization.

참고자료

· 없음