자동 요약

영어	Automatic Summarization
분류	자연어 처리
유형	추출식, 생성식
활용	문서, 뉴스, 회의록

'''자동 요약'''(Automatic Summarization)은 긴 텍스트를 핵심 내용만 담은 짧은 요약으로 자동 변환하는 [[자연어 처리]] 기술입니다. == 개요 == 정보 과부하 시대에 자동 요약은 필수적인 기술입니다. 뉴스 기사, 연구 논문, 회의록 등을 빠르게 파악할 수 있게 해주며, [[ChatGPT]], [[Claude]] 등 [[LLM]]의 등장으로 품질이 크게 향상되었습니다. == 요약 유형 == === 추출식 요약 (Extractive) === * 원문에서 중요 문장 선택 * 원문 그대로 사용 * 일관성 보장 === 생성식 요약 (Abstractive) === * 새로운 문장 생성 * 패러프레이징 * 더 자연스러움 === 단일 문서 vs 다중 문서 === * 단일: 하나의 문서 요약 * 다중: 여러 문서 통합 요약 == 기술 접근법 == === 전통적 방법 === * TF-IDF 기반 * TextRank * 문장 중요도 점수 === 딥러닝 === * Seq2Seq * Attention 메커니즘 * [[트랜스포머]] === LLM 기반 === * [[GPT-4]], [[Claude]] * 프롬프트 기반 * Zero-shot 요약 == 주요 모델 == === BART === * Facebook/Meta * 노이즈 제거 학습 * 요약 특화 === T5 === * Google * Text-to-Text * 다양한 작업 === Pegasus === * Google * 요약 특화 사전훈련 * Gap Sentence Generation == 활용 분야 == === 뉴스 === * 기사 요약 * 헤드라인 생성 * 뉴스 브리핑 === 비즈니스 === * 회의록 요약 * 보고서 축약 * 이메일 요약 === 연구 === * 논문 요약 * 문헌 리뷰 * 연구 동향 === 법률 === * 판례 요약 * 계약서 분석 * 법률 문서 == 평가 지표 == * ROUGE (ROUGE-1, ROUGE-2, ROUGE-L) * BLEU * BERTScore * 인간 평가 == 도전 과제 == * 환각 (사실 오류) * 핵심 정보 누락 * 일관성 유지 * 길이 제어 == 관련 문서 == * [[자연어 처리]] * [[LLM]] * [[ChatGPT]] * [[텍스트 마이닝]] [[분류:인공지능]] [[분류:자연어 처리]] [[분류:텍스트 처리]]