뉴스 : 과학문헌을 요약해 연구자들이 읽어야 할 최신 논문을 골라내는데 도움을 주는 인공지능(AI) 모델이 새로 나왔다. 알렌 AI연구소(AI2)는 11월 16일 자사 대표 제품인 AI 기반 과학논문 검색엔진 시맨틱스칼라(Semantic Scholar)에 이 기능을 도입했다. 사용자들이 검색하거나 저자 페이지로 이동할 때 모든 컴퓨터과학 분야 논문 밑에 한 문장의 ‘tl;dr’ 요약을 붙여준다. (tl:dr은 ‘too long; didn’t read’의 약자로 소셜미디어 등에서 너무 길어 읽기 힘든 글을 접할 때 흔히 쓰는 표현이다.) 이 작업은 최근 열린 ‘자연어처리를 위한 경험적 방법론’ (Empirical Methods for Natural Language Processing) 컨퍼런스에서도 발표되었다.

뉴스의 맥락 : 정보 과부하 시대를 맞아 AI를 활용한 텍스트 요약은 자연어처리(NLP) 분야의 주요 관심사가 되어 왔다. 여기에는 보통 2가지 접근 방식이 있다. 하나는 ‘추출(extractive)’로, 텍스트 뭉치에서 의미를 가장 잘 포착해 주는 문장 또는 문장집합을 찾는 것이다. 다른 하나는 ‘발췌(abstractive)’로, 새로운 문장을 생성하는 과정이 포함된다. NLP 시스템의 한계로 인해 추출 기술이 더 많이 쓰였지만 최근 몇 년간 자연어 생성 기술이 발전하면서 발췌 기술이 훨씬 더 좋은 성능을 보이게 되었다.