PyLucene을 사용하여 텍스트 요약 알고리즘의 요약 정확도 비교하기

18 Oct 2023

pylucene

텍스트 요약은 긴 문장이나 문서를 간결하고 핵심적인 내용으로 압축하는 기술입니다. 이러한 요약 알고리즘의 정확도를 비교하고자 할 때, PyLucene은 강력한 도구로서 사용될 수 있습니다. PyLucene은 Java 기반의 Lucene 검색 라이브러리를 Python에서 사용할 수 있도록 만든 패키지입니다.

PyLucene 설치

PyLucene을 사용하기 위해서는 Java Development Kit (JDK)가 먼저 설치되어 있어야 합니다. JDK를 설치한 후에는 다음과 같이 PyLucene을 설치합니다:

pip install PyLucene

프로젝트에 따라 PyLucene의 다른 버전을 사용해야 할 수도 있습니다. 자세한 내용은 PyLucene 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.

텍스트 요약 알고리즘 비교

요약 정확도를 비교하기 위해, 여러 가지 텍스트 요약 알고리즘을 PyLucene을 사용하여 구현해 볼 수 있습니다. 예를 들어, 추출 기반과 추상 기반 요약 알고리즘을 비교해 볼 수 있습니다.

추출 기반 요약 알고리즘

추출 기반 요약 알고리즘은 텍스트에서 중요한 문장 또는 구를 추출하여 요약을 생성합니다. 다음은 PyLucene을 사용한 추출 기반 요약 알고리즘의 예입니다:

import lucene

from org.apache.lucene.analysis.core import WhitespaceAnalyzer
from org.apache.lucene.search import IndexSearcher, Query
from org.apache.lucene.index import IndexReader
from org.apache.lucene.queryparser.classic import QueryParser

lucene.initVM()

def extractive_summarization(documents):
    # 인덱스 생성
    index_dir = "/path/to/index"
    index_reader = IndexReader.open(index_dir)
    search_index = IndexSearcher(index_reader)

    # 검색어 생성
    query_parser = QueryParser(lucene.util.Version.LUCENE_4_10_1, "content", WhitespaceAnalyzer())
    query = query_parser.parse("query terms")

    # 검색 실행
    top_docs = search_index.search(query, 10)
    result = []

    # 상위 검색 결과의 문장 추출
    for doc in top_docs.scoreDocs:
        doc_id = doc.doc
        doc_score = doc.score
        document = index_reader.document(doc_id)
        content = document.get("content")
        result.append((content, doc_score))

    return result

추상 기반 요약 알고리즘

추상 기반 요약 알고리즘은 텍스트에서 문맥을 이해하고 핵심 주제를 파악하여 요약을 생성합니다. PyLucene을 사용하여 추상 기반 요약 알고리즘을 구현하는 예는 다음과 같습니다:

import lucene

from org.apache.lucene.analysis.core import WhitespaceAnalyzer
from org.apache.lucene.search import IndexSearcher, Query
from org.apache.lucene.index import IndexReader
from org.apache.lucene.queryparser.classic import QueryParser

lucene.initVM()

def abstractive_summarization(documents):
    # 인덱스 생성
    index_dir = "/path/to/index"
    index_reader = IndexReader.open(index_dir)
    search_index = IndexSearcher(index_reader)

    # 검색어 생성
    query_parser = QueryParser(lucene.util.Version.LUCENE_4_10_1, "content", WhitespaceAnalyzer())
    query = query_parser.parse("query terms")

    # 검색 실행
    top_docs = search_index.search(query, 10)
    result = ""

    # 상위 검색 결과의 내용 요약
    for doc in top_docs.scoreDocs:
        doc_id = doc.doc
        document = index_reader.document(doc_id)
        content = document.get("content")
        result += content

    return result
    

요약 정확도 비교

두 요약 알고리즘의 정확도를 비교하기 위해서는 테스트 데이터셋과 평가 척도가 필요합니다. 테스트 데이터셋으로는 실제 문서와 그에 대한 사람이 작성한 요약본을 사용할 수 있습니다. 평가 척도로는 ROUGE-N, BLEU 등을 사용할 수 있습니다.

요약 정확도 비교에 대해 더 알아보려면 ROUGE-N, BLEU 등의 평가 척도에 대한 문서를 참조하시기 바랍니다.

마치며

PyLucene을 사용하여 텍스트 요약 알고리즘의 요약 정확도를 비교하는 방법을 알아보았습니다. 추출 기반과 추상 기반 요약 알고리즘을 PyLucene을 통해 구현해보고, 테스트 데이터셋과 평가 척도를 활용하여 정확도를 비교할 수 있습니다. 텍스트 요약은 많은 응용 분야에서 유용하게 활용될 수 있으므로, 이러한 알고리즘의 성능 개선에 지속적인 연구가 필요합니다.

PyLucene 설치

텍스트 요약 알고리즘 비교

추출 기반 요약 알고리즘

추상 기반 요약 알고리즘

요약 정확도 비교

마치며

참고 자료