추출요약과 추상적 요약은 자연어처리에서 텍스트를 요약하는 두 가지 주요 방식으로, 각각 특징과 사용 목적이 다르다.
추출요약 (Extractive Summarization)
- 원문에서 중요한 문장이나 구절을 직접 뽑아서 조합해 요약문을 만드는 방법
- 요약문에 포함된 문장이나 단어는 모두 원문에 그대로 존재
- 간단하고 빠르며, 원문의 문장 구조와 표현을 유지함
- 예) 뉴스 기사에서 핵심 문장 몇 개를 뽑아 짧게 만드는 요약
- 대표 알고리즘: TextRank
추상적 요약 (Abstractive Summarization)
- 원문에 없던 새로운 문장이나 표현을 생성해 핵심 내용을 요약
- 사람이 요약하듯 문맥과 의미를 이해한 후 새로운 문장 작성
- 더 자연스럽고 유연하지만, 생성 과정에 오류(할루시네이션)가 발생할 수 있음
- 예) 긴 연구 보고서를 읽고 핵심 아이디어를 새로운 표현으로 정리하는 요약
- 최신 딥러닝 언어모델(GPT, BERT 등)이 주로 사용됨
예시 3가지 비교
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뉴스 기사
- 추출요약: 기사 중 핵심 문장 3~4개를 뽑아 바로 이어 붙임
- 추상적 요약: 기사의 내용을 이해하고 주요 사실을 간결하게 재작성
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영화 리뷰
- 추출요약: 리뷰 내 인상 깊은 평들을 그대로 발췌
- 추상적 요약: 영화 내용을 요약하고 감상을 새로운 문장으로 표현
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연구 논문
- 추출요약: 초록이나 결론에서 문장 몇 개를 그대로 발췌
- 추상적 요약: 연구 내용 전체를 재구성해 핵심 기여와 결과를 서술
요약
추출요약은 기존 문장에서 중요한 부분만 선택해 보여주는 방식으로 신속하고 안정적이며, 추상적 요약은 원문을 이해해 새로운 문장으로 자연스럽게 요약하는 방식으로 인간과 유사한 표현력을 가진다. 두 방식은 목적과 상황에 따라 적절히 선택해 사용된다[2][5][7].추출요약과 추상적 요약은 텍스트 요약의 두 가지 주요 방식으로 다음과 같이 구분된다.
추출요약 (Extractive Summarization)
- 원문에서 중요한 문장이나 구절을 그대로 뽑아 요약을 만든다.
- 요약문은 원문에 있는 문장이나 단어들로만 구성된다.
- 빠르고 효율적이며 문장 구조가 원문과 동일하다.
- 예: 뉴스 기사 중 핵심 문장 몇 개를 뽑아 짧게 요약.
추상적 요약 (Abstractive Summarization)
- 원문의 내용을 이해하고, 핵심 문장을 재구성하거나 새로운 문장을 생성해 요약을 만든다.
- 사람이 요약하는 방식에 가깝고, 표현이 더 자연스럽다.
- 새로운 단어나 구절을 사용하기 때문에 표현의 자유로움이 있지만 생성 오류 가능성도 있다.
- 예: 긴 연구 보고서를 읽고 핵심 내용을 새로운 문장으로 간결하게 정리.
예시 3가지
| 대상 | 추출요약 예시 | 추상적 요약 예시 |
|---|---|---|
| 뉴스 기사 | "정부는 오늘 경제 정책을 발표했다." | "정부가 경제 정책을 새롭게 발표했다." |
| 영화 리뷰 | "이 영화는 감동적이고 재미있다." | "영화는 깊은 감동과 재미를 선사한다." |
| 연구 논문 | "본 연구는 실험을 통해 효과를 검증했다." | "연구 결과 실험이 효과를 입증했다." |
추출요약은 원문에서 중요한 부분을 그대로 뽑아내어 신속한 정보 전달에 적합하고, 추상적 요약은 원문의 의미를 새롭게 재해석해 더 자연스럽고 압축적인 요약을 제공한다[2][5][7].
출처
[1] 텍스트 요약 https://velog.io/@sp1rit/%ED%85%8D%EC%8A%A4%ED%8A%B8-%EC%9A%94%EC%95%BD
[2] 28-01 어텐션을 이용한 텍스트 요약(Text Summarization ... https://wikidocs.net/72820
[3] 인공지능 수첩 ( 텍스트 요약 / 추출적 요약 / 추상적 요약 ... - Zelon https://nerds.tistory.com/entry/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-%EC%88%98%EC%B2%A9-%ED%85%8D%EC%8A%A4%ED%8A%B8-%EC%9A%94%EC%95%BD-%EC%B6%94%EC%B6%9C%EC%A0%81-%EC%9A%94%EC%95%BD-%EC%B6%94%EC%83%81%EC%A0%81-%EC%9A%94%EC%95%BD-%EC%BB%A8%ED%85%8D%EC%8A%A4%ED%8A%B8-%EB%B2%A1%ED%84%B0-%ED%85%8D%EC%8A%A4%ED%8A%B8-%EC%A0%95%EA%B7%9C%ED%99%94-%EC%A0%95%EC%88%98-%EC%9D%B8%EC%BD%94%EB%94%A9-recurrent-dropout-%EC%96%B4%ED%85%90%EC%85%98-%EC%8A%A4%EC%BC%80%EC%9D%BC%EB%93%9C-%EB%8B%B7-%ED%94%84%EB%A1%9C%EB%8D%95%ED%8A%B8-%EC%96%B4%ED%85%90%EC%85%98-%EB%A9%80%ED%8B%B0%ED%97%A4%EB%93%9C-%EC%96%B4%ED%85%90%EC%85%98
[4] SEO의 추출적 요약과 추상적 요약 비교 https://www.ranktracker.com/ko/blog/extractive-vs-abstractive-summarization-in-seo/
[5] 효과적인 AI 텍스트 요약과 사용법 - s1275702 님의 블로그 https://s1275702.tistory.com/entry/%ED%9A%A8%EA%B3%BC%EC%A0%81%EC%9D%B8-AI-%ED%85%8D%EC%8A%A4%ED%8A%B8-%EC%9A%94%EC%95%BD%EA%B3%BC-%EC%82%AC%EC%9A%A9%EB%B2%95
[6] Abstractive Text Summarization on AESLC https://velog.io/@king_jangsoo/Abstractive-Text-Summarization-on-AESLC
[7] 텍스트 요약이란 무엇인가요? https://www.ibm.com/kr-ko/think/topics/text-summarization
[8] 텍스트 요약 Seq2Seq 모델 https://seungbo-an.com/text-summarizer/
[9] NLP - 텍스트 요약(Text Summarization) + BERTsum 논문 톺아 ... https://coco0414.tistory.com/89
