파이썬으로 구현된 유전 알고리즘을 통한 문서 요약 알고리즘
문서 요약은 긴 문장 또는 문서를 간결하고 핵심적인 내용으로 축약하는 작업입니다. 이를 자동으로 수행하는 알고리즘 중 하나가 유전 알고리즘입니다. 유전 알고리즘은 진화 과정을 모방하여 최적의 해결책을 찾아내는 메타휴리스틱 알고리즘 중 하나입니다. 이번 블로그에서는 파이썬을 사용하여 구현된 유전 알고리즘을 이용한 문서 요약 알고리즘을 살펴보겠습니다.
알고리즘 개요
- 문서 전처리: 요약할 문서를 전처리하여 토큰화, 불용어 제거, 형태소 분석 등의 과정을 수행합니다.
- 유전 알고리즘 초기화: 요약 문장을 표현하는 유전자를 생성하고 초기 개체 집합을 만듭니다.
- 적합도 함수 정의: 각 개체의 적합도를 평가하는 함수를 정의합니다. 요약의 품질을 측정하는 지표로 사용됩니다.
- 선택: 적합도 함수를 기반으로 개체를 선택합니다. 일반적으로 룰렛 휠 선택이 사용됩니다.
- 교차: 선택된 개체들을 교차하여 새로운 개체를 생성합니다. 일반적으로 한 지점 교차 또는 다지점 교차가 사용됩니다.
- 돌연변이: 생성된 개체 중 일부를 돌연변이시켜 다양성을 유지합니다.
- 개체 갱신: 선택된 개체와 새로 생성된 개체를 합하여 다음 세대의 개체 집합을 생성합니다.
- 종료 조건 검사: 종료 조건을 만족하는지 검사합니다. 일정 세대 수 도달 또는 최적 해 도달 등을 종료 조건으로 사용할 수 있습니다.
- 최적 솔루션 선택: 알고리즘 실행 결과 중 가장 우수한 개체를 선택합니다.
- 요약 문장 출력: 최적 솔루션으로부터 요약 문장을 출력합니다.
구현 예제 코드
import random
def initialize_population():
# 초기 개체 집합 생성 코드
population = ...
return population
def evaluate_fitness(population):
# 적합도 함수 평가 코드
fitness_scores = ...
return fitness_scores
def selection(population, fitness_scores):
# 선택 코드
selected_population = ...
return selected_population
def crossover(selected_population):
# 교차 코드
new_population = ...
return new_population
def mutation(new_population):
# 돌연변이 코드
mutated_population = ...
return mutated_population
def update_population(selected_population, mutated_population):
# 개체 갱신 코드
updated_population = ...
return updated_population
def genetic_algorithm():
population = initialize_population()
for generation in range(max_generations):
fitness_scores = evaluate_fitness(population)
selected_population = selection(population, fitness_scores)
new_population = crossover(selected_population)
mutated_population = mutation(new_population)
population = update_population(selected_population, mutated_population)
if termination_condition():
break
best_solution = select_best_solution(population)
summary = generate_summary(best_solution)
return summary
# 실행
summary = genetic_algorithm()
print(summary)
이와 같이 파이썬을 사용하여 유전 알고리즘을 구현한 후, 문서 요약을 수행할 수 있습니다. 유전 알고리즘을 활용하면 문서 요약 알고리즘의 효율성을 높일 수 있으며, 핵심 문장을 추출하는 데에도 활용할 수 있습니다.
#AI #문서요약