[파이썬] 딥러닝을 활용한 텍스트 요약 기법

05 Sep 2023

python

텍스트 요약은 긴 문장이나 문서를 간결하고 짧게 요약하는 기법입니다. 딥러닝은 텍스트 요약에도 활용될 수 있으며, 자연어 처리 기술의 발전으로 더욱 정교한 요약 결과를 얻을 수 있습니다.

텍스트 요약의 중요성

많은 양의 텍스트 데이터가 생성되고 공유되는 현대 사회에서, 텍스트 요약은 매우 유용한 도구입니다. 다음은 텍스트 요약의 중요성을 간략히 설명한 것입니다.

시간 절약: 긴 문서를 읽는 대신 요약된 내용을 파악함으로써 시간을 절약할 수 있습니다.
정보 탐색: 문서의 핵심 내용을 요약하여 빠르게 찾을 수 있습니다.
요점 파악: 요약을 통해 문서의 요점을 파악할 수 있으며, 필요한 내용을 쉽게 식별할 수 있습니다.

딥러닝을 활용한 텍스트 요약 기법

딥러닝은 텍스트 요약을 위한 여러 기법을 제공합니다. 그 중 가장 일반적인 기법은 Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) 모델을 활용한 텍스트 요약입니다. Seq2Seq 모델은 입력 시퀀스를 고정된 길이의 요약 시퀀스로 압축하는 모델입니다.

다음은 파이썬에서 Seq2Seq 모델을 활용한 텍스트 요약의 예시입니다.

# 필요한 라이브러리 임포트
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, LSTM, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

# Seq2Seq 모델 만들기
input_text = Input(shape=(None, num_encoder_tokens))
encoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_state=True)
encoder_outputs, state_h, state_c = encoder_lstm(input_text)
encoder_states = [state_h, state_c]

decoder_inputs = Input(shape=(None, num_decoder_tokens))
decoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_sequences=True, return_state=True)
decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_inputs, initial_state=encoder_states)
decoder_dense = Dense(num_decoder_tokens, activation='softmax')
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)

model = Model([input_text, decoder_inputs], decoder_outputs)

위 코드에서는 TensorFlow 2.0을 활용하여 Seq2Seq 모델을 구현하였습니다. 입력 텍스트를 인코더 LSTM에 주입하여 컨텍스트 벡터를 얻은 후, 디코더 LSTM과 밀집 계층을 통해 요약 문장을 생성합니다.

요약

딥러닝을 활용한 텍스트 요약 기법은 텍스트 데이터 처리와 요약에 매우 유용합니다. Seq2Seq 모델을 통해 텍스트를 압축하고, 중요한 내용을 추출하여 요약 결과를 얻을 수 있습니다. 이를 활용하여 텍스트 요약 솔루션을 개발하거나, 더 나은 정보 검색 시스템을 구축할 수 있습니다.