한국어 문서 요약 표현 논문 정리

1) 추출적 요약(extractive summarization)

추출적 요약은 원문에서 중요한 핵심 문장 또는 단어구를 몇 개 뽑아서 이들로 구성된 요약문을 만드는 방법입니다. 그렇기 때문에 추출적 요약의 결과로 나온 요약문의 문장이나 단어구들은 전부 원문에 있는 문장들입니다. 추출적 요약의 대표적인 알고리즘으로 머신 러닝 알고리즘인 텍스트랭크(TextRank)가 있습니다.

2) 추상적 요약(abstractive summarization)

추상적 요약은 원문에 없던 문장이라도 핵심 문맥을 반영한 새로운 문장을 생성해서 원문을 요약하는 방법입니다. 마치 사람이 요약하는 것 같은 방식인데, 당연히 추출적 요약보다는 난이도가 높습니다. 이 방법은 주로 인공 신경망을 사용하며 대표적인 모델로 seq2seq가 있습니다. 이 방법의 단점이라면 seq2seq와 같은 인공 신경망들은 기본적으로 지도 학습이라는 점입니다. 다시 말해 추상적 요약을 인공 신경망으로 훈련하기 위해서는 '원문' 뿐만 아니라 '실제 요약문'이라는 레이블 데이터가 있어야 합니다. 그렇기 때문에 데이터를 구성하는 것 자체가 하나의 부담입니다.