분야
hwpII. 선행 연구 : 모델과 기법 V. 결론
III. 맥락 탐색 시스템
자동 요약 기법은 여러 가지로 구분이 가능하지만, 크게 텍스트 이해에 기반을 둔 개념적인 방법과 주어진 텍스트 내에서 단어나 문장 등을 단락의 중요도를 고려하여 추출해 내는 형식적인 방법 등 두 가지로 나누어 볼 수 있다. 맥락 탐색 시스템의 특성을 살펴보기 전에 이들 두 기법을 간략하게 살펴보도록 하자.
개념적 기법은 인공지능이나 인지 심리학 분야의 학자들이 주로 사용하는 기법이다. 이 기법에 따르면 인간의 요약행위를 시뮬레이션하기 위해서는 텍스트가 어떻게 생산되고, 이해되는지를 파악해야 하기때문에 『지식표상représentations des connaissances』 모델들을 반드시 고려해야 한다. 이러한 접근들은 Schank (1975), Kintsch와 Van Dijk(1978) 그리고 Alterman과 Bookman(1990) 등에 의해 시도되었다. 가령 Schank의 개념 모델에서 텍스트는 하나의 인과 사슬을 표상하는 것으로 이해되는데, 여기서 인과 사슬을 구성하는 마디들은 텍스트의 사건들에 해당하고 서로 간에 인과적인 관계를 형성한다. 이러한 모델과 방법이 발전될 경우 요약된 문서의 가독성을 높일 수 있는 최선의 기법이 될 수 있겠지만 현재로서는 몇 가지 이론적, 실용적 한계를 안고 있다. 이러한 한계들 중 두드러지게 나타나는 두 가지만을 지적해보자. 첫째, 이 기법은 신문이나 방송 등 특정 분야에서 사용되는 비교적 짧은 텍스트를 처리하는 데에는 효과적이지만 그렇지 않을 경우에는 많은 어려움을 갖는다. 둘째, 텍스트의 지식표상은 위에서 언급한 개념적 모델들의 개발과 아울러 이 모델들을 처리할 수 있는 전산적 도구들의 발전이 동시에 요구되는데, 현재 이러한 단계에 부응할만한 기술적인 성과를 보여주지 못하고 있는 실정이다. 기술적인 발전단계가 만족스럽지 못한 상황에서 상업적인 효과를 기대하기는 더욱 어렵기 때문인 것이다.
형식적 기법에 분류할 수 있는 방법들은, 모든 텍스트에는 두드러진 텍스트 단위들이 존재한다는 작업 가설을 채택하고 있다. 따라서 이 기법은 주어진 텍스트가 전달하려는 가장 중요한 메시지 혹은 문장들을 추출해내는 것이다. 이 방법은 통계적이거나 언어적인 지식들에 근거한 선택 알고리듬을 활용하여, 앞의 방식과는 달리 특정 영역이나 텍스트의 분량에 제한을 받지 않는다는 장점을 지니고 있다. 그러나 이 방법은 어떤 기준과 절차에 따라 중요하다고 판단되는 언어학적 단위들을 추출해낼 수 있는지, 또 이렇게 추출해낸 단위들을 어떻게 배열하여 요약의 원의미에 맞게 재공식화 할 수 있는지 등에 대한 문제들에 대해 명확한 답변을 제시하지 못하고 있다.
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