텍스트 요약 기법을 활용한 차원 축소가 일관된 성능 향상을 보이지 않은 이유는 무엇일까? 어떤 방식으로 요약 기법을 개선할 수 있을까?
텍스트 요약 기법을 활용한 차원 축소가 일관된 성능 향상을 보이지 않는 이유는 다양한 요인으로 설명될 수 있습니다. 주요 이유는 다음과 같습니다:
정보 손실: 텍스트 요약 과정에서 중요한 정보가 손실될 수 있습니다. 이로 인해 원본 텍스트의 핵심 내용이 충분히 보존되지 않아 클러스터링 성능이 저하될 수 있습니다.
모델 복잡성: 요약 모델의 복잡성이 클러스터링 작업에 적합하지 않을 수 있습니다. 일부 요약 모델은 텍스트의 복잡한 구조나 의미를 충분히 잡아내지 못할 수 있습니다.
요약 기법을 개선하기 위해서는 다음과 같은 방식을 고려할 수 있습니다:
문맥 보존: 요약 과정에서 문맥을 보다 잘 보존하도록 모델을 개선할 수 있습니다. 문장 간의 의미적 연결성을 유지하면서 요약을 수행하는 방법을 탐구해야 합니다.
다중 레이어 요약: 다중 레이어 요약 모델을 활용하여 보다 풍부한 정보를 요약에 반영할 수 있습니다. 여러 단계의 요약을 통해 보다 정확하고 의미 있는 요약을 생성할 수 있습니다.