대규모 언어 모델 기반 방법 탐색과 함께하는 프로세스 지향 자동 텍스트 요약에 관한 종합 조사

자동 텍스트 요약(ATS)은 자연어 처리(NLP) 알고리즘을 활용하여 간결하고 정확한 요약본을 생성함으로써 많은 양의 텍스트를 처리하는 데 필요한 인간의 노력을 크게 줄이는 것을 목표로 합니다. ATS는 학계와 산업계 모두에서 상당한 관심을 받아왔습니다. 과거에도 많은 연구들이 ATS 방법들을 조사하기 위해 수행되었으나, 이들은 일반적으로 실제 구현에 있어서 실용성이 부족하며, 대개 이론적인 관점에서 이전 방법들을 분류하는 데 그쳤습니다. 게다가 대규모 언어 모델(LLM)의 출현은 기존의 ATS 방법에 변화를 가져왔습니다. 본 조사에서는 1) 실제 구현에 가장 부합하는 '프로세스 지향 스키마' 관점에서 ATS를 포괄적으로 개관하고, 2) 최신 LLM 기반 ATS 작업들을 광범위하게 검토하며, 3) 문헌상의 2년 간격의 격차를 메우는 최신 ATS 조사를 제공하는 것을 목표로 합니다. 우리가 알기로, 본 조사는 LLM 기반 ATS 방법을 구체적으로 탐구한 최초의 서베이입니다.