긴 텍스트 요약하기
요약은 방대한 텍스트를 간결하게 줄여, 긴 기사나 문서에서 핵심을 빠르게 파악하도록 도와줘요.
요약 방식은 크게 두 가지예요. 원문에서 핵심 문장을 뽑는 추출 요약(extractive)과, 핵심 아이디어를 바탕으로 새로운 문장을 생성하는 생성 요약(abstractive)이 있어요.
이번 연습에서는 Hugging Face의 pipeline() 함수와 cnicu/t5-small-booksum 모델을 사용해 생성 요약 파이프라인을 만들어 볼 거예요. 그리스에 관한 위키피디아 페이지의 텍스트를 요약하고, 생성 요약 모델이 재구성한 결과를 원문과 비교해 보세요.
transformers 라이브러리의 pipeline 함수와 original_text는 이미 로드되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Hugging Face 활용하기
연습 안내
- 작업 "summarization"으로 요약
pipeline을 생성하고summarizer로 저장하세요. - 새 파이프라인을 사용해 텍스트 요약을 생성하고
summary_text로 저장하세요. - 원문과 요약문의 길이를 비교하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create the summarization pipeline
summarizer = ____(____="____", model="cnicu/t5-small-booksum")
# Summarize the text
summary_text = ____(original_text)
# Compare the length
print(f"Original text length: {len(original_text)}")
print(f"Summary length: {len(____[0]['____'])}")