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RNN과 강화 학습을 이용한 자동 문서 제목 생성
Automatic Document Title Generation with RNN and Reinforcement Learning
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- 발행기관
- 한국정보기술응용학회 바로가기
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- 통권
- Vol.27 No.1 (2020.02)바로가기
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- 페이지
- pp.49-58
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A372200
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원문정보
초록
- 영어
- Lately, a large amount of textual data have been poured out of the Internet and the technology to refine them is needed. Most of these data are long text and often have no title. Therefore, in this paper, we propose a technique to combine the sequence-to-sequence model of RNN and the REINFORCE algorithm to generate the title of the long text automatically. In addition, the TextRank algorithm was applied to extract a summarized text to minimize information loss in order to protect the shortcomings of the sequence-to-sequence model in which an information is lost when long texts are used. Through the experiment, the techniques proposed in this study are shown to be superior to the existing ones.
목차
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. RNN과 강화 학습을 결합한 제목 생성 모델
3.1 추출 요약 모델
3.2 사전 학습
3.3 강화 학습을 적용한 모델
3.4 보상함수
4. 실험
5.결과 및 성능 평가
6. 결론 및 추후 연구
References
키워드
Title Generation Deep Learning Reinforcement Learning저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국정보기술응용학회 [The Korea Society of Information Technology Applications]
- 설립연도
- 1999
- 분야
- 사회과학>경영학
- 소개
- 본 학회는 정보기술 관련 분야의 연구 및 교류를 촉진하여 국가 및 기업정보화 발전에 공헌함을 그 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- JITAM [Journal of Information Technology Applications and Management]
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 1598-6284
- eISSN
- 2508-1209
- 수록기간
- 1999~2026
- 십진분류
- KDC 005 DDC 005
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