텍스트 요약 기술의 이해와 구현: Seq2Seq 모델을 중심으로

포스팅 개요

이 포스트에서는 텍스트 요약 기술의 두 가지 주요 방법인 추출적 요약(Extractive Summarization)과 추상적 요약(Abstractive Summarization)에 대해 살펴보고, 특히 seq2seq 모델을 이용한 추상적 요약 방법에 대해 자세히 알아볼 것입니다. 또한, 실제 데이터를 사용하여 텍스트 요약 모델을 구현하는 과정을 단계별로 설명하겠습니다.

포스팅 본문

1. 텍스트 요약 기술 소개

텍스트 요약은 크게 추출적 요약과 추상적 요약으로 나눌 수 있습니다.

• 추출적 요약: 원문에서 중요한 핵심 문장을 몇 개 뽑아 요약문을 구성합니다. 대표적인 알고리즘으로 TextRank가 있습니다[1].
• 추상적 요약: 원문 전체를 이해하고 핵심 문맥을 정리하여 새로운 문장을 생성합니다. 주로 seq2seq와 같은 인공신경망을 이용합니다[1].

2. Seq2Seq 모델 이해하기

Seq2Seq 모델은 인코더-디코더 구조를 기반으로 합니다.

• 인코더: 입력 시퀀스를 고정된 길이의 벡터(컨텍스트 벡터)로 변환합니다.
• 디코더: 컨텍스트 벡터를 기반으로 출력 시퀀스를 생성합니다.

Seq2Seq 모델의 특징:

• 입력과 출력 시퀀스의 길이가 다를 수 있습니다.
• 주로 20개 정도의 단어 수준 문장에서 최적의 성능을 보입니다.

3. 데이터 준비 및 전처리

• Kaggle의 아마존 리뷰 데이터셋을 사용합니다.
• 데이터 전처리 과정:
  1. 불용어 제거
  2. 텍스트 정규화
  3. 정수 인코딩

4. 모델 설계 및 구현

• 인코더와 디코더 구현
• 어텐션 메커니즘 적용
• EarlyStopping을 이용한 모델 학습

5. 인퍼런스 모델 구현 및 테스트

• 정수 인덱스 행렬을 실제 텍스트로 복원
• 생성된 요약문과 실제 요약문 비교

6. 추출적 요약 구현

• summa 패키지를 사용한 추출적 요약 예시

결론

이 포스트를 통해 우리는 텍스트 요약의 두 가지 주요 방법인 추출적 요약과 추상적 요약에 대해 학습했습니다. 특히 seq2seq 모델을 이용한 추상적 요약 방법에 대해 자세히 알아보았고, 실제 데이터를 사용하여 모델을 구현하는 과정을 단계별로 살펴보았습니다.

이러한 학습을 통해 우리는:

1. Extractive/Abstractive summarization의 차이점과 특징을 이해할 수 있게 되었습니다.
2. 다양한 텍스트 정규화 기법을 적용하여 단어장 크기를 효과적으로 줄이는 방법을 배웠습니다.
3. Attention Mechanism을 적용하여 seq2seq 모델의 성능을 향상시키는 방법을 학습했습니다.

텍스트 요약 기술은 계속해서 발전하고 있으며, 이는 정보 과잉 시대에 매우 중요한 기술입니다. 앞으로도 이 분야의 발전에 주목하며, 더 효과적인 텍스트 요약 방법을 연구하고 적용해 나가는 것이 중요할 것입니다.