텍스트 요약은 긴 문서를 간결하게 요약하는 것으로, 자연어 처리 기술을 이용하여 중요한 내용을 추출하는 과정을 말합니다. 이번 블로그 포스트에서는 파이썬의 네이처언어프로세싱 라이브러리를 활용하여 텍스트 요약 알고리즘을 구현하는 방법을 알아보겠습니다.

네이처언어프로세싱(NLTK) 라이브러리

NLTK는 파이썬의 자연어 처리 및 언어 분석을 위한 툴킷으로, 각종 언어 처리 작업을 위한 도구와 데이터 세트를 제공합니다. NLTK를 사용하여 텍스트 요약 알고리즘을 개발할 수 있습니다.

import nltk
from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.probability import FreqDist
from collections import defaultdict

텍스트 요약 알고리즘 구현

텍스트 요약 알고리즘은 다음과 같은 단계로 구현될 수 있습니다:

1. 텍스트 전처리: 텍스트를 문장으로 분리하고 각 문장을 단어로 토큰화하여 불용어(Stopwords)를 제거합니다.
2. 단어 빈도수 계산: 각 단어의 빈도수를 계산하여 단어별로 가중치를 부여합니다.
3. 문장 가중치 계산: 각 문장의 단어 가중치를 합하여 문장별로 가중치를 계산합니다.
4. 상위 문장 추출: 가중치가 높은 상위 문장을 추출하여 요약문을 생성합니다.

요약

파이썬의 NLTK 라이브러리를 사용하여 텍스트 요약 알고리즘을 구현하는 방법을 살펴보았습니다. 이를 통해 텍스트의 중요한 내용을 간결하게 추출할 수 있는 강력한 도구를 활용할 수 있게 되었습니다.

더 많은 정보를 원하시면, NLTK 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.