귀하는 로그인되어 있지 않습니다. 이대로 편집하면 귀하의 IP 주소가 편집 기록에 남게 됩니다.스팸 방지 검사입니다. 이것을 입력하지 마세요!==== 통계 기반 접근 (1950s~2000s) ==== 자동 요약 연구의 시초는 1958년 루hn(Luhn)의 연구로 거슬러 올라간다.<ref>Luhn, H. P. (1958). The Automatic Creation of Literature Abstracts. ''IBM Journal of Research and Development'', 2(2), 159–165.</ref> 그는 단어 빈도수를 기반으로 문서의 중요 문장을 선별하는 방법을 제안했으며, 이것이 TF(Term Frequency) 기반 추출 요약의 원형이다. 이후 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency), 문장 위치 가중치, 단어 공출현 그래프 등 통계적 방법이 발전했다. 2004년 미할체아(Mihalcea)와 타라우(Tarau)가 제안한 '''TextRank'''<ref>Mihalcea, R., & Tarau, P. (2004). TextRank: Bringing Order into Texts. ''Proceedings of EMNLP 2004''.</ref>는 구글의 PageRank 알고리즘을 텍스트 그래프에 적용하여 외부 데이터 없이도 비지도 방식으로 문장 중요도를 계산하는 방법으로, 현재도 널리 사용되는 고전적 알고리즘이다. 편집 요약 가온 위키에서의 모든 기여는 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-동일조건변경허락 라이선스로 배포된다는 점을 유의해 주세요(자세한 내용에 대해서는 가온 위키:저작권 문서를 읽어주세요). 만약 여기에 동의하지 않는다면 문서를 저장하지 말아 주세요. 또한, 직접 작성했거나 퍼블릭 도메인과 같은 자유 문서에서 가져왔다는 것을 보증해야 합니다. 저작권이 있는 내용을 허가 없이 저장하지 마세요! 취소 편집 도움말 (새 창에서 열림)