단어벡터와 문장벡터를 이용한 한국어 뉴스요약에 관한 연구

• 영문명: Study on Korean News Summarization Using Word Vector and Sentence Vector
• 발행기관: 한국IT서비스학회
• 저자명: 서종우(Jong woo Seo) 권경락(Kyung lag Kwon) 전윤완(Yun wan Jeon) 조찬호(Chan ho Cho) 정인정(In Jeong Chung)
• 간행물 정보: 『한국IT서비스학회 학술대회 논문집』2017춘계학술대회, 72~75쪽, 전체 4쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2017.05.30

국문 초록

현대인들에게 제공되는 뉴스정보의 양은 개인이 소화할 수 없을 정도로 많이 제공되고 있다. 뿐만 아니라 현대인들에게 제공되는 뉴스정보들은 서로 중복되는 정보들이 많다. 이러한 상황속에서 현대인들에게 제공되는 뉴스정보들 중에서 중복되는 내용을 지우고 요약된 정보들을 제공하는 일은 매우 중요하다. 본 논문에서는 단어벡터와 문장벡터를 통해 얻은 값들이 유의미한 값들인 것을 보이며, 문장벡터들에 알맞은 구모양의 K-평균 알고리즘 방법을 제시한다. 이 방법을 통해 요약된 한글뉴스기사를 개인에게 제공함으로써 현대인들이 정보획득에 소비하는 시간을 단축시킬 수 있다.

목차

요약

1. 서론

2. 관련연구

3. 방법

4. 실험

5. 결론

사사

참고문헌