정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
문장 분석과 단어 삭제를 통한 한국어 문장 축약 코퍼스 구축 |
| 영문제목(English Title) |
Building a Korean Sentence-Compression Corpus by Analyzing Sentences and Deleting Words |
| 저자(Author) |
이경호
박요한
이공주
GyoungHo Lee
Yo-Han Park
Kong Joo Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 02 PP. 0183 ~ 0194 (2021. 02) |
한글내용
(Korean Abstract) |
딥 러닝 기반의 문장 축약 시스템을 개발하기 위해서는 원 문장-축약 문장의 쌍으로 구성된 병렬 코퍼스가 필요하다. 본 연구에서 우리는 문장 축약 알고리즘을 제안한다. 축약 알고리즘의 기본 접근 방법은 압축 문장의 문법성을 유지하면서 입력 문장의 구문 의존 트리로부터 일부 노드를 지우는 것이다. 알고리즘은 문장의 구문 트리 제약 조건과 의미적 필수 정보를 이용하여 삭제할 노드를 선택한다. 신문기사의 첫 문장과 헤드라인에 알고리즘을 적용하여 약 140,000 쌍의 원 문장-축약 문장의 코퍼스를 구축할 수 있었다. 한국어 축약 코퍼스의 품질을 평가하기 위하여 가독성과 정보전달력에 대해 수동 평가를 수행한 결과 5점 만점 중 가독성 4.75, 정보전달력 4.53을 받았다.
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영문내용
(English Abstract) |
Developing a sentence-compression system based on deep learning models requires a parallel corpus consisting of both original sentences and compressed sentences. In this paper, we propose a sentence-compression algorithm that can compress an original sentence into a short sentence. Our basic approach is to delete nodes from a syntactic-dependency tree of the original sentence while maintaining the grammaticality of the compressed sentence. The algorithm chooses nodes to be deleted using the structural constraints and semantically obligatory information of the sentence. By applying the algorithm to the first sentences and headlines of news articles, we built a Korean sentence-compression corpus consisting of approximately 140,000 pairs. We manually assessed the quality of the compression in terms of readability and informativeness, which yielded results of 4.75 and 4.53 out of 5, respectively.
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| 키워드(Keyword) |
한국어 문장 축약 코퍼스
병렬 코퍼스
삭제 규칙
의존 구문 트리
Korean sentence-compression corpus
parallel corpu
deletion rules
dependencyparsing tree
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