트랜스포머 응용 – 텍스트 요약과 번역

트랜스포머 응용 – 텍스트 요약과 번역

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1. 들어가며

앞서 우리는 BERT, GPT 등 트랜스포머 기반 모델의 구조를 살펴봤습니다.
이번 강의에서는 트랜스포머의 대표적인 실제 응용인 **텍스트 요약(Summarization)**과 **번역(Translation)**을 다룹니다.

트랜스포머는 단순히 언어 이해나 생성만이 아니라, 긴 문장을 간결하게 요약하거나 한 언어를 다른 언어로 번역하는 데 뛰어난 성능을 발휘합니다.

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2. 텍스트 요약(Text Summarization)

텍스트 요약에는 크게 두 가지 방식이 있습니다.

1. 추출적 요약(Extractive Summarization)

   • 원문에서 중요한 문장을 골라내는 방식
   • 예: 뉴스 기사에서 핵심 문장만 뽑기

2. 생성적 요약(Abstractive Summarization)

   • 원문의 의미를 이해한 후 새로운 문장으로 요약
   • 예: "AI는 최근 빠르게 발전하고 있다. 여러 산업에서 활용된다." → "AI는 다양한 산업에 급성장 중이다."

트랜스포머 기반의 최신 모델들은 대부분 생성적 요약을 지원합니다.

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3. 번역(Translation)

기계 번역은 트랜스포머가 처음 제안된 주요 동기 중 하나였습니다.
RNN 기반 번역기보다 훨씬 정확하고 자연스러운 번역을 제공하며, 현재의 Google Translate, DeepL 등이 트랜스포머 구조를 활용하고 있습니다.

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4. 파이썬 실습: Hugging Face로 요약과 번역하기

4.1 텍스트 요약 (Summarization)

from transformers import pipeline

# 요약 파이프라인 불러오기
summarizer = pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn")

text = """
인공지능(AI)은 최근 몇 년간 비약적으로 발전하고 있으며,
이미 의료, 금융, 제조 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있다.
앞으로도 AI는 자동화, 예측 분석, 개인화 서비스 등
더 많은 영역에 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다.
"""

summary = summarizer(text, max_length=40, min_length=10, do_sample=False)
print("요약 결과:", summary[0]['summary_text'])

예상 출력 예시:

AI는 다양한 산업에서 활용되며, 앞으로 자동화와 개인화 서비스에 더 큰 영향을 줄 것이다.

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4.2 번역 (Translation)

from transformers import pipeline

# 영어 → 한국어 번역
translator = pipeline("translation_en_to_ko", model="Helsinki-NLP/opus-mt-en-ko")

text = "Artificial Intelligence is transforming industries across the world."
translation = translator(text)
print("번역 결과:", translation[0]['translation_text'])

예상 출력 예시:

인공지능은 전 세계의 산업을 변화시키고 있다.

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5. 활용 분야

• 요약: 뉴스 기사 요약, 회의록 요약, 논문 요약
• 번역: 다국어 서비스, 글로벌 커뮤니케이션, 문서 자동 번역
• 멀티태스킹: 한 모델로 요약과 번역을 동시에 처리 가능

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6. 오늘의 정리

• 트랜스포머는 텍스트 요약과 번역에서 뛰어난 성능을 발휘한다.
• 요약은 추출적과 생성적 방식이 있으며, 최신 모델은 대부분 생성적 요약을 지원한다.
• Hugging Face pipeline을 이용하면 손쉽게 요약과 번역 모델을 활용할 수 있다.

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