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텍스트 요약기

단계 1 / 3 문장
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이 요약기는 추출 방식으로 작동합니다. 각 문장을 그 단어들이 전체 텍스트에서 얼마나 자주 나오는지로 점수화하고 상위 N개를 남깁니다. 추출이란 결과가 다시 쓴 문장이 아니라 원문 문장으로 이루어진다는 뜻이어서 인용, 수치, 이름이 정확하게 유지됩니다. 긴 기사, 회의록, 빨리 소화해야 하는 법률 문단을 처음 훑을 때 유용합니다.

텍스트를 요약하는 방법

  1. 1

    원문 붙여넣기

    압축하고 싶은 기사나 문서를 넣으세요. 서식 없는 텍스트가 가장 잘 맞습니다.

  2. 2

    문장 수 선택

    한 문단 요약에는 3이 좋은 기본값이고, 더 긴 브리핑에는 5에서 7이 적당합니다.

  3. 3

    요약 클릭

    문장은 단어 빈도의 총 가중치로 점수화되며 상위 N개가 원래 순서대로 유지됩니다.

  4. 4

    검토하고 다듬기

    추출 요약은 가리키는 대상이 없는 대명사를 남길 수 있습니다. 공유하기 전에 30초를 들여 문장 연결을 매끄럽게 하세요.

점수는 이렇게 매겨집니다

각 문장에서 모든 단어는 그 단어가 문서 전체에서 몇 번 나오는지로 점수를 받습니다. 이 점수들을 더하면 문장 점수가 됩니다. 상위 N개 문장은 원래 등장한 순서로 반환되므로, 요약이 재배치한 하이라이트 모음이 아니라 선형적인 축약본처럼 읽힙니다.

이것은 1958년의 고전적인 Luhn 방식입니다. 빠르고 결정적이며 어떤 모델이나 API 호출도 필요하지 않아 비용, 개인정보 보호, 재현성 측면에서 중요합니다.

추출이 생성보다 나은 경우

사용 사례 추출 선호 생성(LLM) 선호
법률 또는 재무 문단 예, 항상 위험
학술 논문과 방법론 예 2차 확인용으로 유용
실행 항목이 있는 회의록 예 표현 다듬기에 유용
다시 쓰고 싶은 마케팅 문구 아니요 예
짧게 만들고 싶은 뉴스 기사 예 이것도 무난

더 나은 요약을 위한 팁

  • 붙여넣기 전에 불필요한 부분(내비게이션, 광고, 캡션)을 제거하세요. 빈도 방식은 반복되는 내비게이션 텍스트를 잡아내 그 자리를 낭비합니다.
  • 트윗 크기 브리핑에는 3문장, 임원용 요약에는 5문장, 그래도 빠르게 훑고 싶은 문서에는 10문장.
  • 아주 짧은 입력(5~6문장 미만)은 요약이 필요 없으며, 도구는 대부분을 그대로 돌려줍니다.
  • 결과가 밋밋하면 다시 넣고 스스로에게 물어보세요. 무엇이 빠졌는가? 문장 수를 늘리는 것보다 나은 편집입니다.

자주 묻는 질문

아니요. AI 모델이 아니라 단어 빈도에 기반한 결정적 점수 매기기입니다. 같은 입력은 항상 같은 요약을 만듭니다.

아니요. 결과의 모든 문장은 입력에서 그대로 옮겨집니다. 다시 쓰기를 원하면 패러프레이징 도구를 사용하세요.

첫 문장은 대개 고유한 단어로 주제를 소개하는데, 반복 키워드가 많은 중간 문장보다 점수가 낮을 수 있습니다. 문장 수를 하나 늘리면 보통 다시 나타납니다.

문장을 ., !, ? 로 구분하는 언어에서는 됩니다. 한국어를 비롯해 스페인어, 프랑스어, 독일어 등 마침표를 쓰는 대부분의 언어가 작동합니다. 다만 중국어, 일본어, 태국어는 다른 문장 부호를 쓰고 띄어쓰기가 없어 도구가 문장을 나누지 못하고 텍스트를 거의 그대로 돌려줍니다.

입력한 텍스트는 요약을 위해 당사 서버로 전송되며 제3자 AI 서비스와 공유되지 않습니다. 요약을 만들기 위해서만 처리됩니다.

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