- 대량의 논문을 빠르게 읽기 위해, "처음 보는 논문을 요약해주는 모델"을 개발
→ 문서 요약과 번역은 Open API로 접근가능한 딥러닝 모델을 이용하고 파이썬으로 구현
실용인공지능학회(AAiCON) 발표 영상 (요약)
- Skimming 단계에서 논문 abstract 를 이용
- Scopus 쿼리
- Wikipedia API를 이용해서 유의어중에서 대표성을 띄는 단어를 찾음
- Knowledge Graph를 생성하고, Inverse Depth First Search를 수행해서 관련된 기술을 알아냄
- 자연어 초록에서 의미있는 단어의 집합을 추출
- 요약 : 타겟 선택
- (1) 자연어 분석하여 문장형으로 요약
- 최근 3년 출판내의 우수 저널 논문을 선정하고 Impact Factor 기준 정렬
- 영문 초록을 Transformer 기반인 RapidAPI의 TLDRThis를 활용하여 짧은 문장으로 요약
- 요약된 문장을 네이버 Papago 를 이용하여 영어-한글 기계 번역
- (2) 규칙 기반 주요 문장 추출
- "we found that", "in this study", "we present that", "we provide" 등을 이용
- 이 주요 문장을 똑같이 Papago로 번역
- 완성된 내용을 KR/EN 같이 들어있는 Doc 파일로 생성