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[논문 리뷰] LexRank: Graph-based Lexical Centrality as Salience in Text Summarization
LEXRANK: GRAPH-BASED LEXICAL CENTRALITY AS SALIENCE IN TEXT SUMMARIZATION본 논문에서 제안한 LexRank는 Graph-based Extractive Summarization에 해당한다. LexRank는 문서 내 문장을 하나의 노드(node)로하는 그래프 표현하고, 한 문장의 중요도를 고유벡터 중심성(eigenvector centrality)를 이용하여 계산한다.1. INTRODUCTIONSummary는 두 가지 종류로 나눌 수 있다.Topic-oriented summaries : 사용자가 설정한 특정 주제(topic)를 중심으로 요약하는 방법generic summaries: 원본 텍스트가 포함하고 있는 전반적인 내용을 요약하는 방법 → 일반적인 ..
TextRank를 이용한 문서요약
이번 포스팅은 구글의 PageRank를 Text에 적용시킨 TextRank 알고리즘에 대한 내용이다. TextRank 알고리즘을 알아본 후 다음 포스팅에서 TextRank를 이용하여 문서를 요약해주는 시스템 구현을 포스팅할 예정이다. TextRank 란? TextRank는 Mihalcea(2004)이 제안한 알고리즘으로 텍스트에 관한 graph-based ranking model 로써, Google의 PageRank를 활용한 알고리즘이다. PageRank는Brin and Page(1998)이 제안한 알고리즘으로 하이퍼링크를 가지는 웹 문서에 상대적 중요도에 따라 가중치를 부여하는 방법이다. 서로간의 인용과 참조로 연결된 임의의 묶음에 적용할 수 있다.(wikipedia) PageRank가 높은 웹페이지는..