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초록

영어

Recently smart device(such as smart phone and tablet PC) become a role as an information gateway, using of the web news by multiple users from the web portal has been more important things. However, the quantity of creating web news on the web makes hard to catch the information which the user wants and confuse the users cause of the similar and repeated contents. In this paper, we propose the news recommend system using the document summarization based on KoBART which gives the selected news to users from the candidate news on the news portal. As a result, our proposed system shows higher performance and recommending the news efficiently by pre-training and fine-tuning the KoBART using collected news data.

한국어

최근 스마트폰 또는 타블렛 PC와 같은 스마트기기가 정보의 창구 역할을 하게 되면서 다수의 사용자가 웹포털을 통해 웹 뉴스를 소비하는 것이 더욱 중요해졌다. 하지만 인터넷 상에 생성되는 뉴스의 양을 사용자들이 따라가기 힘들며 중복되고 반복되는 폭발하는 뉴스 기사에 오히려 혼란을 야기 시킬 수도 있다. 본 논문에서는 뉴스 포털에서 사용자의 질의로부터 검색된 뉴스후보들 중 KoBART 기반의 문서요약 기술을 활용한 뉴스 추천 시스템을 제안한다. 실험을 통해 서 새롭게 수집된 뉴스 데이터를 기반으로 학습한 KoBART의 성능이 사전훈련보다 더욱 우수한 결과를 보여주었으며 KoBART로부터 생성된 요약문을 환용하여 사용자에게 효과적으로 뉴스를 추천하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
1. 문서요약기법(Document Summarization)
2. 딥러닝 기반 자연어 처리(Natural Language Processing based on Deep Learning)
3. 뉴스 추천(News Recommendation)
Ⅲ. 제안하는 시스템
1. 시스템의 구성과 흐름
2. 뉴스 요약 단계
3. 뉴스 추천 단계
Ⅳ. 실험 및 결과
1. 실험 데이터
2. 평가 방법
3. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 허지욱 [ Jee-Uk Heu | 정회원, 강남대학교 KNU참인재대학 ] Corresponding author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380