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단어벡터와 문장벡터를 이용한 한국어 뉴스요약에 관한 연구
서종우(Jong woo Seo),권경락(Kyung lag Kwon),전윤완(Yun wan Jeon),조찬호(Chan ho Cho),정인정(In Jeong Chung) 한국IT서비스학회 2017 한국IT서비스학회 학술대회 논문집 Vol.2017 No.1
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.