이번 포스트에서는 Gensim라이브러리를 사용하여 문서 요약 성능을 평가하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

1. 요약 알고리즘 소개

Gensim은 Python 프로그래밍 언어로 작성된 자연어 처리를 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. 이 라이브러리에는 토픽 모델링, 문서 유사도, 텍스트 요약 등 다양한 자연어 처리 기능이 포함되어 있습니다.

요약 알고리즘 중 하나인 TextRank 알고리즘은 Gensim에서 사용할 수 있는 방법 중 하나입니다. 이 알고리즘은 문서 내 단어들 간의 관계를 그래프로 표현하여 중요 단어를 추출하고, 이를 기반으로 문서를 요약하는 방식으로 작동합니다.

2. 문서 요약 성능 평가

Gensim을 사용하여 문서를 요약하는 경우, 중요한 것은 이 요약이 얼마나 원본 문서를 잘 대표하는지를 평가하는 것입니다. 이를 위해 일반적으로 다음과 같은 방법을 사용합니다.

2.1 Rouge 점수 계산

Rouge(Remote Observation of Utility and Generation Evaluation)는 자동 요약 결과를 인간의 요약과 비교하는 데 사용되는 메트릭 중 하나입니다. Rouge 메트릭은 요약된 문장이 원본 문장과 얼마나 일치하는지를 측정하여 요약의 품질을 평가합니다.

2.2 문서 유사도 측정

문서 요약은 일종의 압축으로 볼 수 있으므로, 요약된 문서와 원본 문서 간의 유사도를 측정하는 것이 중요합니다. 이를 통해 요약이 원본을 충분히 대표하는지를 판단할 수 있습니다.

2.3 인간 평가

마지막으로, 요약된 문서를 인간 평가자들에게 제공하여 얼마나 유용하고 정보를 잘 전달하는지를 평가할 수 있습니다.

3. 결론

Gensim을 사용하여 문서 요약을 수행할 때는 요약 알고리즘의 성능을 평가하는 것이 중요합니다. Rouge 점수, 문서 유사도 측정, 인간 평가 등 다양한 방법을 활용하여 요약의 품질을 평가할 수 있습니다. 이를 통해 보다 효과적인 문서 요약 알고리즘을 개발하고 활용할 수 있습니다.

참고문헌:

• Gensim Documentation
• Lin, Chin-Yew. “ROUGE: A Package for Automatic Evaluation of Summaries.” Text Summarization Branches Out, 2004, pp. 74–81.