인공지능이 긴 글을 빠르게 요약할 수 있는 기술

인공지능이 긴 글을 빠르게 요약하는 기술은 텍스트 요약이라고 합니다. 이 기술은 주로 자연어 처리(NLP) 기술을 기반으로 합니다. 아래는 텍스트 요약의 주요 기술과 방법에 대한 설명입니다:

1. 추출적 요약(Extractive Summarization):
이 방법은 원본 텍스트에서 중요한 문장이나 구를 직접 추출하여 요약합니다.
주요 단어, 구, 문장을 식별하고 이를 조합하여 요약문을 생성합니다.
>> 장점: 요약된 내용이 원본 텍스트의 일부로 구성되므로 정보의 왜곡이 적습니다.
>> 단점: 추출된 문장을 그대로 사용하기 때문에 자연스럽지 않을 수 있습니다.

 

2. 추상적 요약(Abstractive Summarization):
이 방법은 원본 텍스트의 내용을 이해하고 새로운 문장을 생성하여 요약합니다.
자연어 처리(NLP) 모델을 사용하여 문장을 해석하고 핵심 정보를 추출하여 새로운 문장을 생성합니다.
>> 장점: 요약문이 원본 텍스트와 더 유사하고 자연스러울 수 있습니다.
>> 단점: 모델이 올바른 문장을 생성하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

 

텍스트 요약을 위한 인공지능 모델은 주로 딥러닝 기반의 자연어 처리 모델을 사용합니다. 대표적인 모델로는 Transformer 아키텍처를 기반으로 한 BERT, GPT, T5 등이 있습니다. 이러한 모델은 큰 언어 모델을 훈련시켜 다양한 텍스트 데이터에서 패턴을 학습하여 효과적인 요약을 생성합니다.

요약의 품질은 모델의 복잡성, 학습 데이터의 질, 문장 구조 분석 능력 등에 따라 달라질 수 있습니다. 최근에는 더 크고 더 복잡한 모델의 등장과 함께 텍스트 요약의 품질도 크게 향상되었습니다.