長いテキストやポッドキャストのトランスクリプトを要約するのは、今日のNLPとAI技術にとって非常に重要なタスクです。しかし、従来の方法では、テキストの論理的な流れを無視してしまうことが問題とされています。新しいアプリ「Podsmart」では、テキストの構造を考慮した革新的な要約方法を採用しており、主要なトピックを同時に抽出することができます。
この記事では、Pythonを使って簡単に実装する方法を紹介しています。まず、テキストを文単位に分割し、類似点を持つ文をクラスタリングしてトピックを作成します。それぞれのトピックに対して、GPT-3を利用してタイトルと要約を生成し、最終的なテキストの要約に結合します。この方法は、既存の方法と比較して時間を節約しながら、テキストの意味構造をより正確に反映することができます。
この技術により、異なる部分に興味を持っている人々が、自分の興味に合わせて異なるレベルの詳細を選択することができます。本記事だけでなく、ソースコードもGitHubリポジトリで公開されていますので、ぜひ試してみてください。
出典 : Summarize Podcast Transcripts and Long Texts Better with NLP and AI https://towardsdatascience.com/summarize-podcast-transcripts-and-long-texts-better-with-nlp-and-ai-e04c89d3b2cb
