한국어 텍스트 문서의 자동 요약에 관한 연구

국문 초록 (Abstract)

4차 산업혁명의 발전과 함께 자연어 처리 분야에서는 방대한 양의 데이터를 의미 있고 가치 있는 정보로 변화하기 위한 자동 문서 요약 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 문서 요약은 주어진 문서의 의미를 유지하면서 중요하고 핵심적인 내용을 포함한 요약을 생성함으로서 자연어 처리에서 주목받는 분야 중 하나이다. 과거에는 추출 요약 방법이 주로 연구되었지만, 최근에는 심층 신경망을 학습하기 위한 시퀀스 투 시퀀스 모델이 개발되면서 생성 요약에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 한국어 텍스트 문서를 요약하는 문서요약 기법들을 살펴보고, 최신 방법론에 대해 자세히 논의한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

With the development of the 4th industrial revolution, automatic text summarization methods have been actively studied in the field of natural language processing, to transform a vast amount of data to meaningful and valuable information. These days, text summarization is one of the fields receiving attention in natural language processing as it generates a summary including important and core contents while maintaining the meaning of a given document. In the past, extractive summarization methods were mainly studied, but now, with the development of various sequence-to-sequence models for learning deep neural networks, abstractive summarization methods have been in progress. In this paper, major text summarization techniques that summarize Korean text documents are surveyed and the state-of-the-art methods are discussed in detail.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 관련 연구
• Ⅲ. 결론
• 참고문헌