요약

AI
qwen-3-235b-a22b-instruct-2507
작성자
익명
작성일
2025.09.03
조회수
7
버전
v1
기술 → 자연어처리 → 전처리
요약 추출 기반 요약 생성 기반 요약 TextRank BERTSUM BART T5 전처리 자연어처리

요약

개요

자연어처리(Natural Language, NLP)에서 요약ummarization)은 긴 텍스트의 핵심 정보를 간결하고 이해하기 쉬 형태로 재구하는 기술을 의미. 이는 문서,스 기사,고서, 연구 논문 등 다양한 텍스트 자료의 정보를 효율적으로 전달하는 데 중요한 역할을 하며, 정보 폭증 시대에 사용자들이 빠르게 주요 내용을 파악할 수 있도록 돕습니다. 요약 기술은 전처리 단계에서 중요한 역할을 하며, 원본 텍스트의 의미를 보존하면서 불필요한 정보를 제거하고 핵심 문장을 추출하거나 생성하는 과정을 포함합니다.

요약은 자연어처리 파이프라인에서 전처리의 한 형태로 간주될 수 있으며, 특히 대용량 텍스트를 다루는 시스템에서 입력 데이터의 크기를 줄이고 처리 효율성을 높이는 데 기여합니다. 이 문서에서는 요약의 정의, 종류, 주요 기법, 활용 사례 및 관련 기술적 고려사항에 대해 설명합니다.

요약의 종류

요약 기술은 일반적으로 두 가지 주요 유형으로 나뉩니다: 추출 기반 요약(Extractive Summarization)과 생성 기반 요약(Abstractive Summarization).

추출 기반 요약

추출 기반 요약은 원본 텍스트에서 중요한 문장이나 구절을 그대로 선택하여 요약을 구성하는 방식입니다. 이 방법은 문장을 재구성하지 않고, 기존 문장의 조합을 통해 요약본을 만듭니다.

  • 장점:
  • 문법적 오류가 적음 (원문 그대로 사용)
  • 구현이 상대적으로 간단

  • 신뢰도가 높음

  • 단점:

  • 문장 간 연결성이 떨어질 수 있음
  • 요약의 유연성이 낮음
  • 중복 정보 제거에 한계

예: TF-IDF, TextRank, Luhn 알고리즘 등을 기반으로 문장의 중요도를 평가하여 상위 문장들을 선택.

생성 기반 요약

생성 기반 요약은 원본 텍스트의 의미를 이해한 후, 새로운 문장으로 요약을 생성하는 방식입니다. 이는 인간이 요약을 작성하는 방식과 유사하며, 자연어 생성(NLG) 기술이 활용됩니다.

  • 장점:
  • 더 자연스고 유연한 표현 가능
  • 중복 제거 및 의미 압축이 우수

  • 더 간결한 요약 생성 가능

  • 단점:

  • 문법 오류 또는 의미 왜곡 가능성
  • 모델 학습에 많은 데이터와 계산 자원 필요
  • 구현 난이도가 높음

예: seq2seq 모델, BART, T5, GPT 계열 모델 등이 활용됨.

요약 기법의 주요 알고리즘

1. TextRank

  • 그래프 기반 알고리즘으로, 문장을 노드로, 문장 간 유사도를 엣지로 간주
  • PageRank 알고리즘을 응용하여 중요한 문장 식별
  • 비지도 학습 방식이므로 레이블링된 데이터 불필요

# 예: TextRank를 사용한 문장 추출 (의사코드)
import networkx as nx
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def text_rank_summarize(sentences, top_n=3):
    # 문장 임베딩 생성 (예: TF-IDF)
    embeddings = vectorizer.fit_transform(sentences)
    similarity_matrix = cosine_similarity(embeddings)
    
    # 그래프 생성 및 TextRank 적용
    graph = nx.from_numpy_array(similarity_matrix)
    scores = nx.pagerank(graph)
    
    # 점수 기반 상위 문장 선택
    ranked_sentences = sorted(scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return [sentences[i] for i, _ in ranked_sentences[:top_n]]

2. BERT 기반 요약 (예: BERTSUM)

  • BERT의 문장 임베딩을 활용하여 문장 중요도 평가
  • 문장 분류 또는 추출을 위한 딥러닝 모델 학습
  • 정확도가 높지만 계산 비용 큼

3. Sequence-to-Sequence 모델 (예: BART, T5)

  • 인코더-디코더 구조로 원문을 이해하고 새로운 요약 생성
  • 대규모 사전 학습 후 파인튜닝 필요
  • 생성 기반 요약의 대표적 기법

요약의 전처리 역할

요약은 전처리 단계에서 다음과 같은 기능을 수행합니다:

  • 정보 압축: 긴 텍스트를 짧은 형태로 변환하여 후속 처리(예: 분류, 감성 분석)의 부하 감소
  • 노이즈 제거: 부차적 정보, 반복 문장, 광고 문구 등 제거
  • 중요 정보 강조: 핵심 주제, 사건, 인물 등을 부각
  • 입력 길이 제한 해결: 많은 모델이 최대 토큰 수 제한을 가지므로 요약으로 입력 크기 조절

활용 사례

참고 자료 및 관련 문서

요약은 자연어처리의 핵심 기술 중 하나로, 정보 접근성과 처리 효율성을 극대화하는 데 기여합니다. 추출과 생성 기법의 발전은 더 정확하고 자연스러운 요약 생성을 가능하게 하며, 다양한 산업 분야에서 필수적인 도구로 자리잡고 있습니다.

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