In this study, we discuss the basic technology of Text Summarization based on the deep neural network for natural language processing(NLP). The text summarization task is divided into an extractive summary and an abstractive summary. The extractive summary is a method of extracting a summary of the words used in the input document in the output text, and the abstractive summary is a problem of understanding the input statement and generating a sentence of the same content. The abstractive sentence generation system is based on the encoder-decoder model with attention mechanism, and a selector that can select input sentence is added. The Copy network and Pointer network are the special mechanisms for selector. Such selector systems can make text summarization to be the hybrid form of abstractive and extractive summary. In the future, we expect that accuracy of text summarization will be improved by adding reinforcement learning method.
목차
1. 서론 2. 문서요약 2.1 문서요약의 종류 2.2 추출요약(Extractive Summary) 방식 2.3 생성요약(Abstractive Summary) 방식 2.4 문서요약의 성능측정지표 3. 신경망 방식의 자연어처리 기술 3.1 부호기-복호기 모델(Encoder-Decoder Model) 3.2 순환 신경망 3.3 컨콜루션 신경망(Convolutional Neural Network: CNN) 3.4 RNN 기반의 부호기_복호기 기계번역 4. 신경망 방식의 문서요약 4.1 신경망 방식 생성요약의 도전과제 4.2 생성요약 모델 5. 결론 인용문헌 [Abstract]
국제언어인문학회 [INTERNATIONAL ASSOCIATION FOR HUMANISTIC STUDIES IN LANGUAGE]
설립연도
2000
분야
인문학>언어학
소개
국제언어인문학회는 '언어를 통한 인문학 연구'의 필요성에 동감하는 여러 전공분야 학자들의 뜻을 담고 있습니다. 언어에 초점을 맞추는 것은, 다양한 전공분야의 참여에서 생겨날 수 있는 '이질적 집합'의 상황을 극복하기 위한 장치입니다. 현재로서는 작은 불씨를 지핀 것에 불과합니다. 그러나 이렇게 일구어진 불꽃이 새로운 학풍의 바람결에 커다란 섬광으로 빛나게 될 날이 올 것을 우리는 확신합니다. 우리의 학회와 학술지는 인문학 불변의 가치와 시대적 사명을 인식하는 국내외의 학자들을 향해 활짝 개방되어 있습니다. 특정 전공의 범위를 넘어서서 철학, 문학, 언어학, 종교, 역사, 문화, 예술 등의 시각에서 언어의 본질을 토론할 기회가 될 것입니다.