텍스트 요약은 중요한 정보를 추출하거나 원래 텍스트의 핵심 내용을 간추려 보여주는 것을 의미합니다. 텍스트 요약은 대규모 문서나 긴 텍스트를 효율적으로 파악하고 싶을 때 유용합니다. 이 기술은 기업이나 연구 기관에서 빅데이터를 분석하거나 뉴스 기사, 웹 페이지 등의 텍스트를 다룰 때 많이 활용됩니다.

텍스트 요약의 유형

1. 추출적 요약(Extractive Summarization): 원문의 문장 중 중요한 문장을 추출하여 요약하는 방식입니다. 문장 그 자체가 중요한 정보를 담고 있을 때 유용합니다.

2. 추상적 요약(Abstractive Summarization): 원문에 없던 새로운 문장을 생성하여 요약하는 방식입니다. 텍스트의 의미와 내용을 이해하고 새로운 문장을 생성하기 때문에 보다 유연한 요약이 가능합니다.

텍스트 요약 알고리즘

텍스트 요약에는 다양한 자연어 처리 알고리즘이 사용됩니다. 몇 가지 대표적인 알고리즘은 다음과 같습니다:

• 텍스트 랭크(TextRank): 문장 간의 상대적인 중요도를 계산하여 중요한 문장을 선택합니다.
• Seq2Seq 모델: 인코더-디코더 모델을 사용하여 문장을 생성합니다.
• BERT: 언어 모델을 기반으로 문장의 의미를 이해하고 요약을 생성합니다.

텍스트 요약의 응용

• 뉴스 요약: 빠른 시일 내에 여러 뉴스 기사를 요약하여 제공합니다.
• 요약 도구: 긴 문서를 짧게 요약하여 핵심 내용을 파악하도록 도와줍니다.
• 자동번역 시스템: 번역된 문장을 요약하여 정보를 손쉽게 파악할 수 있도록 합니다.

텍스트 요약은 자연어 처리 기술의 중요한 응용 분야 중 하나이며, 계속해서 발전하고 있습니다.