자연어처리 기반 뉴스 자동요약 시스템 구축 연구

1. 서론

급증하는 뉴스 정보는 현대인의 정보 소비 패턴을 압도하고 있다 디지털 시대의 정보 홍수 속에서 개인은 자신에게 필요한 정보를 신속하고 정확하게 얻는 데 어려움을 겪고 있으며 이는 정보 격차 심화 및 효율적인 의사결정 방해로 이어진다 이러한 문제에 대한 해결책으로 뉴스 자동요약 시스템의 중요성이 부각되고 있으며 본 연구는 이러한 시스템 구축을 목표로 한다 기존의 자동요약 시스템은 정확도와 효율성 면에서 한계를 보이는 경우가 많았다 특히 한국어의 복잡한 문법 구조와 다양한 표현 방식은 자동요약 시스템의 성능 저하를 야기하는 주요 원인 중 하나였다 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 최신 자연어처리 기술과 한국어 특성을 고려한 다양한 기법들을 적용하여 더욱 정확하고 효율적인 뉴스 자동요약 시스템을 개발하고자 한다 구체적으로 한국어 형태소 분석 및 구문 분석 기술을 바탕으로 뉴스 기사의 핵심 내용을 효과적으로 추출하고 딥러닝 기반의 생성 모델을 활용하여 자연스럽고 이해하기 쉬운 요약문을 생성하는데 초점을 맞춘다 또한, 다양한 평가 지표를 통해 요약문의 정확성과 유창성을 객관적으로 평가하고…