AI를 활용한 텍스트 요약 및 콘텐츠 생성(NLG) 교육 과정

자연어 생성 기술을 활용한 텍스트 요약 및 콘텐츠 생성 소개

• 자연어 생성(NLG) 개요
• NLG와 NLP의 주요 차이점 설명
• 콘텐츠 생성 분야에서의 NLG 활용 사례

NLG 기반 텍스트 요약 기법

• NLG를 이용한 추출형 요약 방법
• NLG 모델을 활용한 추상적 요약 기법
• NLG 기반 요약 결과의 평가 지표

NLG를 이용한 콘텐츠 생성 방법

• GPT, T5, BART 등 대표적인 자연어 생성 모델 소개
• 텍스트 생성을 위해 NLG 모델 훈련하는 방법
• 맥락에 맞고 일관된 흐름을 가진 텍스트를 생성하는 기법

특정 용도를 위한 NLG 모델 미세 조정 방법

• 특정 도메인용으로 GPT와 같은 NLG 모델을 세밀하게 조정하는 법
• 자연어 생성 분야에서의 전이 학습 활용법
• 대규모 데이터셋으로 NLG 모델 훈련하는 방법

자연어 생성을 위한 도구 및 프레임워크

• Transformers, OpenAI GPT 등 인기 있는 NLG 라이브러리 소개
• Hugging Face Transformers와 OpenAI API를 직접 활용해 보는 실습
• 콘텐츠 생성 목적에 맞게 NLG 파이프라인을 구축하는 방법

자연어 생성 기술에서의 윤리적 고려사항

• AI가 생성한 콘텐츠에 존재할 수 있는 편향 문제
• 부적절하거나 해로운 NLG 결과물을 방지하는 전략
• 콘텐츠 생성 과정에서의 자연어 생성 기술 활용에 따른 윤리적 문제

자연어 생성 분야의 미래 동향

• 최근 NLG 모델의 발전 상황
• 트랜스포머 아키텍처가 자연어 생성에 끼치는 영향
• 향후 자연어 생성 기술과 자동화된 콘텐츠 생성 분야의 성장 기회

요약 및 다음 단계 안내