NLP API 텍스트 요약(자연어 처리)의 경우

자연어 처리에는 텍스트 또는 음성을 분석하여 의미를 추출한 다음 그 의미에 따라 조치를 취하는 것이 포함됩니다. NLP 기술은 기계 번역, 자동 요약, 질문 답변 시스템, 정보 검색 시스템, 텍스트 분류 등 다양한 애플리케이션에서 사용됩니다. 이러한 맥락에서 저희는 NLP API 에서 텍스트 요약 엔드포인트를 면밀히 검토할 예정입니다.

자연어 처리 API 정보

자연어 처리 API는 텍스트의 어조를 평가하고 구문을 분석하며 엔티티를 식별하고 콘텐츠를 분류하도록 사전 학습된 머신 러닝 도구입니다. 이 기술을 통해 개발자는 작업 중인 모든 텍스트에서 관련 정보를 이해하고 추출하여 고객의 감정을 파악하거나 제품 또는 서비스와 관련된 온라인 대화에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. NLP 기계 학습, 컴퓨터 과학 및 언어학이 결합된 분야입니다.

자연어 처리의 간략한 역사

자연어 처리(NLP)는 자연어를 이해하고, 분석하고, 생성하는 프로세스입니다. 컴퓨터 과학자들이 컴퓨터가 인간의 언어를 이해할 수 있는 방법을 모색하기 시작한 1950년대부터 사용되어 왔습니다. 그 이후로 NLP 는 더욱 정교한 알고리즘과 신경망과 같은 강력한 컴퓨팅 리소스의 개발로 비약적인 발전을 거듭해 왔습니다. 오늘날 NLP 은 챗봇, 검색 엔진, 자동 번역 서비스, 알렉사나 시리 같은 디지털 비서와 같은 다양한 애플리케이션에서 사용되고 있습니다.

자연어 처리 API는 어떻게 작동하나요?

자연어 처리(NLP) API는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해할 수 있도록 하는 일종의 AI 입니다. 이는 텍스트 분석, 분류, 자연어 이해와 같은 다양한 접근 방식을 통해 실현됩니다. 일반적으로 NLP API는 문장이나 단락과 같은 텍스트를 입력받아 다른 데이터와 함께 텍스트의 의미, 감정 또는 감성이 포함된 결과를 출력합니다.

NLP API가 중요한 이유는 무엇인가요?

NLP 자연어 처리 소프트웨어를 기존 시스템에 통합하려면 API가 필요합니다. 이 소프트웨어를 통해 개발자는 인간의 능력을 뛰어넘는 빠르고 정확한 텍스트 분석 및 분류를 수행할 수 있습니다. 시스템에 추가되면 고객 정서를 이해하고, UX 인사이트를 얻고, 요청을 결제 증빙에 연결하는 등 다양한 용도로 사용할 수 있습니다.

TextCortex의 NLP API 텍스트 요약

기존 소프트웨어 아키텍처에 바로 통합할 수 있는 텍스트 요약용 자연어 처리 API 를 찾고 계신가요? 저희를 초대하셔서 음료 한 잔 하시고 Transformer 모델 기반의 텍스트 요약 API 을 확인해 보세요.

문서: https://docs.textcortex.com/api/paths/texts-summarizations/post

API 개요 https://textcortex.com/text-generation-api

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TextCortex API 어떻게 작동하나요?

텍스트 요약은 간단히 말해 텍스트 블록을 더 짧게 만들기 위해 요약하는 과정입니다.

다음과 같은 텍스트 블록이 있다고 가정해 보겠습니다:

2020년 출시된 자동 회귀 언어 모델인 GPT-3(Generative 사전 학습 트랜스포머 3)는 딥 러닝을 사용하여 사람과 유사한 텍스트를 생성합니다. 초기 텍스트가 프롬프트로 주어지면 프롬프트를 이어가는 텍스트를 생성합니다. 이 아키텍처는 2048토큰 길이의 컨텍스트와 당시로서는 전례 없는 크기인 1750억 개의 파라미터를 저장하는 데 800GB가 필요한 디코더 전용 트랜스포머 네트워크입니다. 이 모델은 생성적 사전 학습을 통해 학습되었으며, 이전 토큰을 기반으로 다음 토큰이 무엇인지 예측하도록 학습되었습니다. 이 모델은 많은 작업에서 강력한 제로 샷 및 소수 샷 학습을 보여주었습니다. GPT-2의 후속 모델인 GPT-3는 샌프란시스코에 본사를 둔 인공지능 연구소인 OpenAI에서 만든 GPT 시리즈의 3세대 언어 예측 모델입니다. 2020년 5월에 도입되어 2020년 7월 현재 베타 테스트 중인 GPT-3는 사전 학습된 언어 표현을 사용하는 자연어 처리(NLP) 시스템 트렌드의 일부입니다.

요약 모델은 다음과 같은 결과를 반환합니다:

GPT-3는 OpenAI가 2020년에 출시한 3세대 언어 예측 모델입니다. 디코더 전용 트랜스포머 네트워크, 2048개의 토큰 컨텍스트, 1,750억 개의 파라미터를 저장하는 데 800GB가 필요한 자동 회귀적 언어 모델입니다. 생성적 사전 학습을 통해 이전 토큰을 기반으로 다음 토큰이 무엇인지 예측하도록 학습되었으며, 많은 작업에서 강력한 제로 샷 및 소수 샷 학습을 입증했습니다.

이러한 모델을 자체 시스템에 통합하고 제너레이티브 AI 기능을 사용하여 사용자에게 원활한 경험을 제공할 수 있습니다. API 에 연결되면 요약 작성에 필요한 필수 정보를 POST 으로 요청하기만 하면 됩니다.

요약 기능을 사용하는 이유 API?

텍스트 요약은 여러 상황에서 유용하게 사용할 수 있습니다. 실생활에서 사용할 수 있는 몇 가지 예를 들어보겠습니다.

뉴스 리뷰

마케팅 및 상업 업무를 담당하는 사람들은 뉴스를 읽는 데 상당한 시간을 할애해야 하는 경우가 많습니다. 요약된 자료를 활용하면 에너지와 귀중한 시간을 모두 절약할 수 있습니다.

콘텐츠 제작

기업에서 여러 개의 콘텐츠를 정기적으로 제작하는 경우, 소셜 미디어 채널에서 공유할 수 있도록 각 기사를 헤드라인이나 요약으로 압축해야 할 가능성이 높습니다.

법률 문서 구문 분석

법률 문서를 읽고 이해하는 과정을 자동화하면 시간을 절약할 수 있습니다. 사람들은 모든 세부 사항을 읽지 않고도 문서에 포함된 내용을 요약하여 확인할 수 있습니다.

보고서 생성

또한 요약은 고객, 경영진 또는 동료에게 필요할 수 있는 보고서를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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