KR20230084460A

KR20230084460A - 인공지능 학습모델을 이용하여 요약 정보를 제공하기 위한 전자 장치 및 이의 제어 방법

Info

Publication number: KR20230084460A
Application number: KR1020230072462A
Authority: KR
Inventors: 황진영
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2017-08-01
Filing date: 2023-06-05
Publication date: 2023-06-13
Also published as: US20190042551A1; US11574116B2; CN118551752A; US11017156B2; KR102644088B1; US10699062B2; US20200320249A1; WO2019027259A1; US20210279407A1; KR20240032796A

Abstract

본 개시는 딥러닝 등의 기계 학습 알고리즘을 활용하는 인공지능(AI) 시스템 및 그 응용에 관련된 것이다. 특히, 인공지능 학습모델을 이용하여 요약 정보를 제공하기 위한 서버의 제어 방법은, 검색어에 대한 검색 요청이 수신되면, 검색어를 바탕으로 복수의 문서를 검색하여 전자 장치로 제공하며, 복수의 문서 중 적어도 하나에 대한 요약 정보를 요청하는 사용자 명령이 수신되면, 요약 정보를 획득하도록 학습된 인공지능 학습모델에 복수의 문서 중 적어도 하나를 입력하여 검색어와 관련된 적어도 하나의 문서에 대한 요약 정보를 획득하고, 요약 정보를 전자 장치로 제공할 수 있다. 특히, 요약 정보를 제공하기 위한 서버의 제어 방법의 적어도 일부는 기계학습, 신경망 또는 딥러닝 라고리즘 중 적어도 하나에 따라 학습된 인공지능 모델을 이용할 수 있다.

Description

인공지능 학습모델을 이용하여 요약 정보를 제공하기 위한 전자 장치 및 이의 제어 방법{Apparatus and Method for providing a summarized information using a artificial intelligence model}

본 개시는 요약 정보를 제공하기 위한 전자 장치 및 이의 제어 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 검색어를 바탕으로 검색된 복수의 문서 중 적어도 하나에 대한 요약 정보를 제공하기 위한 전자 장치 및 이의 제어 방법에 관한 것이다.

또한, 본 문서는 기계 학습 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 인공 지능(Artificial Intelligence, AI) 시스템 및 그 응용에 관한 것이다.

근래에는 인간 수준의 지능을 구현하는 인공 지능 시스템이 다양한 분야에서 이용되고 있다. 인공 지능 시스템은 기존의 룰(rule) 기반 스마트 시스템과 달리 기계가 스스로 학습하고 판단하며 똑똑해지는 시스템이다. 인공 지능 시스템은 사용할수록 인식률이 향상되고 사용자 취향을 보다 정확하게 이해할 수 있게 되어, 기존 룰 기반 스마트 시스템은 점차 딥러닝 기반 인공 지능 시스템으로 대체되고 있다.

인공 지능 기술은 기계학습(예로, 딥러닝) 및 기계학습을 활용한 요소 기술들로 구성된다.

기계학습은 입력 데이터들의 특징을 스스로 분류/학습하는 알고리즘 기술이며, 요소기술은 딥러닝 등의 기계학습 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 기술로서, 언어적 이해, 시각적 이해, 추론/예측, 지식 표현, 동작 제어 등의 기술 분야로 구성된다.

인공 지능 기술이 응용되는 다양한 분야는 다음과 같다. 언어적 이해는 인간의 언어/문자를 인식하고 응용/처리하는 기술로서, 자연어 처리, 기계 번역, 대화시스템, 질의 응답, 음성 인식/합성 등을 포함한다. 시각적 이해는 사물을 인간의 시각처럼 인식하여 처리하는 기술로서, 객체 인식, 객체 추적, 영상 검색, 사람 인식, 장면 이해, 공간 이해, 영상 개선 등을 포함한다. 추론 예측은 정보를 판단하여 논리적으로 추론하고 예측하는 기술로서, 지식/확률 기반 추론, 최적화 예측, 선호 기반 계획, 추천 등을 포함한다. 지식 표현은 인간의 경험정보를 지식데이터로 자동화 처리하는 기술로서, 지식 구축(데이터 생성/분류), 지식 관리(데이터 활용) 등을 포함한다. 동작 제어는 차량의 자율 주행, 로봇의 움직임을 제어하는 기술로서, 움직임 제어(항법, 충돌, 주행), 조작 제어(행동 제어) 등을 포함한다.

한편, 근래에는 문서를 요약하여 요약 정보(예를 들어, 요약 텍스트)를 제공하는 기술이 개발되고 있다. 특히, 근래의 전자 장치 혹은 프로그램은 인공지능 학습을 통해 획득된 요약 모델을 이용하여 문서를 요약하여 요약 정보를 제공할 수 있다.

따라서, 인공지능 학습을 통해 획득된 요약 모델을 이용하여 문서를 요약하는 기능을 통해 사용자에게 다양한 사용자 경험을 제공하기 위한 필요성이 대두된다.

본 개시의 목적은 검색어를 바탕으로 검색된 복수의 문서 중 적어도 하나를 선택하고 검색어와 관련된 선택된 문서들의 요약 정보를 제공할 수 있는 전자 장치 및 이의 제어 방법을 제공함에 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른, 인공지능 학습모델을 이용하여 요약 정보를 제공하는 서버의 제어 방법은, 검색어에 대한 검색 요청이 수신되면, 상기 검색어를 바탕으로 복수의 문서를 검색하여 전자 장치로 제공하는 단계; 상기 복수의 문서 중 적어도 하나에 대한 요약 정보를 요청하는 사용자 명령이 수신되면, 요약 정보를 획득하도록 학습된 인공지능 학습모델에 상기 복수의 문서 중 적어도 하나를 입력하여 상기 검색어와 관련된, 상기 적어도 하나의 문서에 대한 요약 정보를 획득하는 단계; 및 상기 획득된 요약 정보를 상기 전자 장치로 제공하는 단계;를 포함한다.

본 개시의 일 실시예에 따른, 인공지능 학습모델을 이용하여 요약 정보를 제공하는 방법을 실행하기 위한 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능 기록매체에 있어서, 상기 방법은 검색어에 대한 검색 요청이 수신되면, 상기 검색어를 바탕으로 복수의 문서를 검색하여 제공하는 단계; 상기 복수의 문서 중 적어도 하나에 대한 요약 정보를 요청하는 사용자 명령이 입력되면, 요약 정보를 획득하도록 학습된 인공지능 학습모델에 상기 복수의 문서 중 적어도 하나를 입력하여 상기 검색어와 관련된, 상기 적어도 하나의 문서에 대한 요약 정보를 획득하는 단계; 및 상기 획득된 요약 정보를 제공하는 단계;를 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른, 인공지능 학습모델을 이용하여 요약 정보를 제공하는 방법은, 제1 문서가 표시되는 동안 검색어를 입력받는 단계; 상기 검색어에 대한 검색 요청이 수신되면, 상기 검색어를 바탕으로 복수의 제2 문서를 검색하여 제공하는 단계; 상기 복수의 제2 문서 중 적어도 하나에 대한 요약 정보를 상기 제1 문서에 삽입하는 사용자 명령이 입력되면, 요약 정보를 획득하도록 학습된 인공지능 학습모델에 상기 복수의 제2 문서 중 적어도 하나를 입력하여 상기 검색어와 관련된, 상기 적어도 하나의 제2 문서에 대한 요약 정보를 획득하는 단계; 및 상기 제1 문서 상에 상기 획득된 요약 정보를 삽입하는 단계;를 포함한다.

본 개시의 일 실시예에 따른, 인공지능 학습모델을 이용하여 요약 정보를 제공하는 방법을 실행하기 위한 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능 기록매체에 있어서, 상기 방법은, 제1 문서가 표시되는 동안 검색어를 입력하기 위한 사용자 명령이 수신되면, 상기 제1 문서와 함께 상기 검색어를 표시하는 단계; 상기 검색어에 대한 검색 요청이 수신되면, 상기 검색어를 바탕으로 복수의 제2 문서를 검색하여 제공하는 단계; 상기 복수의 제2 문서 중 적어도 하나에 대한 요약 정보를 상기 제1 문서에 삽입하는 사용자 명령이 입력되면, 요약 정보를 획득하도록 학습된 인공지능 학습모델에 상기 복수의 제2 문서 중 적어도 하나를 입력하여 상기 검색어와 관련된, 상기 적어도 하나의 제2 문서에 대한 요약 정보를 획득하는 단계; 및 상기 제1 문서 상에 상기 획득된 요약 정보를 삽입하는 단계;를 포함한다.

상술한 바와 같은 본 개시의 다양한 실시예에 의해, 전자 장치는 검색어와 관련된 요약 정보를 획득하여, 획득된 요약 정보를 이용한 다양한 사용자 경험을 제공할 수 있게 된다. 또한, 전자 장치는 사용자의 성향, 지적 능력에 맞는 요약정보를 제공할 수 있게 된다.

도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른, 검색어를 바탕으로 검색된 적어도 하나의 문서에 대한 요약 정보를 제공하기 위한 전자 장치의 사용도,
도 2a는 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치의 구성을 간략히 도시한 블록도,
도 2b는 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치의 구성을 상세히 도시한 블록도,
도 2c는 본 개시의 일 실시예에 따른, 적어도 하나의 문서에 대한 요약 정보를 제공하기 위한 다양한 모듈을 포함하는 블록도,
도 3 내지 도 6은 본 개시의 다양한 실시예에 따른, 적어도 하나의 문서에 대한 요약 정보를 제공하기 위한 방법을 설명하기 위한 흐름도들,
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른, 검색어를 바탕으로 검색된 적어도 하나의 문서에 대한 요약 텍스트를 다른 문서에 삽입하기 위한 실시예를 설명하기 위한 도면,
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른, UI를 이용하여 요약 텍스트의 길이 및 논조를 설정하는 실시예를 설명하기 위한 도면,
도 9는 본 개시의 다양한 실시예에 따른, 사용자의 히스토리를 바탕으로 요약 텍스트의 길이 및 논조를 설정하는 실시예를 설명하기 위한 도면,
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른, 레시피 문서를 요약한 요약 텍스트를 제공하는 실시예를 설명하기 위한 도면,
도 11은 본 개시의 다양한 실시예에 따른, 요약 텍스트에 포함된 단어를 추가적으로 검색하는 실시예를 설명하기 위한 도면,
도 12는 본 개시의 다양한 실시예에 따른, 요약 정보를 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면,
도 13은 본 개시의 일 실시예에 따른, 요약 모델을 학습하고 이용하기 위한 전자 장치의 구성을 나타내는 블록도,
도 14a 및 도 14b는 본 개시의 일 실시예에 따른, 학습부 및 요약부의 구체적인 구성을 나타내는 블록도,
도 15는 본 개시의 일 실시예에 따른, 검색어를 바탕으로 검색된 적어도 하나의 문서에 대한 요약 정보를 다른 문서로 삽입하는 실시예를 설명하기 위한 흐름도,
도 16 내지 19는 본 개시의 다양한 실시예에 따른, 요약 모델을 이용하는 네트워크 시스템의 흐름도,
도 20 내지 도 21은 본 개시의 다양한 실시예에 따른, 서버 및 전자 장치의 제어 방법을 도시한 흐름도이다.

이하, 본 문서의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 문서의 실시 예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.

본 문서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.

본 문서에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상"등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.

본 문서에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다.

어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.

본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 부프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.

본 문서의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는, 예를 들면, 스마트폰, 태블릿 PC, 이동 전화기, 영상 전화기, 전자책 리더기, 데스크탑 PC, 랩탑 PC, 넷북 컴퓨터, 워크스테이션, 서버, PDA, PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 의료기기, 카메라, 또는 웨어러블 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 웨어러블 장치는 액세서리형(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체형(예: 전자 의복), 신체 부착형(예: 스킨 패드 또는 문신), 또는 생체 이식형 회로 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시예들에서, 전자 장치는, 예를 들면, 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스, 홈 오토매이션 컨트롤 패널, 보안 컨트롤 패널, 미디어 박스(예: 삼성 HomeSyncTM, 애플TVTM, 또는 구글 TVTM), 게임 콘솔(예: XboxTM, PlayStationTM), 전자 사전, 전자 키, 캠코더, 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

다른 실시예에서, 전자 장치는, 각종 의료기기(예: 각종 휴대용 의료측정기기(혈당 측정기, 심박 측정기, 혈압 측정기, 또는 체온 측정기 등), MRA(magnetic resonance angiography), MRI(magnetic resonance imaging), CT(computed tomography), 촬영기, 또는 초음파기 등), 네비게이션 장치, 위성 항법 시스템(GNSS(global navigation satellite system)), EDR(event data recorder), FDR(flight data recorder), 자동차 인포테인먼트 장치, 선박용 전자 장비(예: 선박용 항법 장치, 자이로 콤파스 등), 항공 전자기기(avionics), 보안 기기, 차량용 헤드 유닛(head unit), 산업용 또는 가정용 로봇, 드론(drone), 금융 기관의 ATM, 상점의 POS(point of sales), 또는 사물 인터넷 장치 (예: 전구, 각종 센서, 스프링클러 장치, 화재 경보기, 온도조절기, 가로등, 토스터, 운동기구, 온수탱크, 히터, 보일러 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

본 문서에서, 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.

먼저, 도 1의 (a)에 도시된 바와 같이, 전자 장치(100)는 제1 영역에 제1 문서를 표시할 수 있다. 이때, 제1 문서는 복수의 텍스트를 포함하는 문서로서, 텍스트 이외에 이미지, 동영상을 더 포함할 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는 제1 영역에 제1 문서(10)가 표시되는 동안 검색창(20)에 검색어를 입력하기 위한 사용자 명령을 입력받을 수 있다. 전자 장치(100)는 사용자 명령에 응답하여 검색창(20)에 검색어를 표시할 수 있다.

검색창(20)에 입력된 검색어에 대한 검색 명령(예를 들어, 검색 아이콘이 선택되는 명령)이 수신되면, 전자 장치(100)는 검색어를 바탕으로 복수의 문서를 검색할 수 있다. 이때, 전자 장치(100)는 검색어를 바탕으로 전자 장치(100) 내에 저장된 복수의 문서를 검색할 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 외부 서버를 통해 복수의 문서를 검색할 수 있다.

전자 장치(100)는 도 1의 (b)에 도시된 바와 같이, 제1 영역에 제1 문서(10)를 표시하는 동안 제2 영역에 검색된 복수의 문서를 포함하는 리스트(30)를 표시할 수 있다. 이때, 검색된 복수의 문서를 포함하는 리스트(30)는 복수의 문서에 포함된 텍스트 중 검색어를 포함하는 일부 영역을 표시할 수 있으며, 썸네일 이미지를 표시할 수 있다.

전자 장치(100)는 리스트(30)에 포함된 복수의 문서 중 적어도 하나(40)를 선택하여 제1 문서로 삽입하기 위한 사용자 명령을 입력받을 수 있다. 일 예로, 전자 장치(100)는 도 1의 (c)에 도시된 바와 같이, 리스트(30)에 포함된 복수의 문서 중 적어도 하나(40)를 선택하고 제1 문서의 일 지점으로 드래그하는 사용자 명령을 입력받을 수 있다.

복수의 문서 중 적어도 하나를 선택하여 제1 문서(10)로 삽입하기 위한 사용자 명령이 입력되면, 전자 장치(100)는 선택된 적어도 하나의 문서(40)를 요약한 요약 정보를 획득할 수 있다. 이때, 전자 장치(100)는 요약 정보를 획득하도록 학습된 인공지능 학습모델(예로, 문서 요약 모델)에 선택된 적어도 하나의 문서(40)를 입력하여 선택된 적어도 하나의 문서(40)에 대한 요약 정보를 획득할 수 있다. 이때, 요약 정보에는 요약 텍스트, 요약 이미지, 요약 동영상 등과 같은 다양한 정보가 포함될 수 있다.

이때, 인공지능 학습모델은 검색어를 바탕으로 검색어와 관련된 요약 정보를 생성할 수 있다. 즉, 인공지능 학습모델은 검색어에 높은 가중치를 설정하여 요약 정보를 생성할 수 있다.

또한, 복수의 문서 중 적어도 두 개의 문서를 선택하여 제1 문서(10)에 삽입하기 위한 사용자 명령이 입력된 경우, 인공지능 학습모델은 선택된 적어도 두 개의 문서에 공통적으로 포함된 문장(또는 텍스트)를 중심으로 적어도 두 개의 문서에 대한 요약 정보를 획득할 수 있다. 즉, 인공지능 학습모델은 선택된 적어도 두 개의 문서에 공통적으로 들어간 문장(또는 텍스트)에 높은 가중치를 설정하여 요약 정보를 생성하도록 학습될 수 있다.

또한, 선택된 문서(40)가 목차를 가지는 경우, 인공지능 학 습모델은 선택된 문서(40)에 포함된 목차를 바탕으로 선택된 문서를 요약하여 요약 정보를 획득하도록 학습될 수 있다. 즉, 인공지능 학습모델은 목차 중 요약이나 결론에 포함된 텍스트나 문장에 높은 가중치를 설정하여 요약 정보를 생성할 수 있다.

일 실시예로, 전자 장치(100)는 요약 정보의 논조나 길이를 설정하기 위한 UI를 표시할 수 있다. 이때, UI를 통해 요약 정보의 논조나 길이가 설정된 경우, 인공지능 학습모델은 설정된 논조나 길이를 바탕으로 요약 정보를 생성할 수 있다. 일 예로, UI를 통해 부정적인 논조로 요약 정보를 생성하도록 설정된 경우, 인공지능 학습모델은 부정적인 단어에 높은 가중치를 설정하여 요약 정보를 생성할 수 있다. 또 다른 예로, UI를 통해 긴 요약 정보를 생성하도록 설정된 경우, 인공지능 학습모델은 요약 정보를 구성하기 위한 단어나 문장을 기설정된 개수 이상 추출하여 요약 정보를 생성할 수 있다.

다른 실시예로, 전자 장치(100)는 사용자의 히스토리 정보를 획득하고, 인공지능 학습모델은 사용자 히스토리 정보를 바탕으로 요약 정보를 생성할 수 있다. 구체적으로, 인공지능 학습모델은 사용자 히스토리 정보(예를 들어, 사용자의 정치적 성향, 지식 수준 등)를 바탕으로 요약 정보의 논조나 길이를 설정할 수 있다. 예를 들어, 사용자 히스토리 정보를 바탕으로 사용자가 정치적으로 진보적인 성향을 가진 것으로 판단된 경우, 인공지능 학습모델은 진보적인 특징(예를 들어, 진보, 복지, 분배 등)을 가지는 단어에 높은 가중치를 설정하여 요약 정보를 생성할 수 있다. 또 다른 예로, 사용자 히스토리 정보를 바탕으로 사용자가 해당 문서에 대한 전문 지식이 낮은 것으로 판단된 경우, 인공지능 학습모델은 쉬운 단어에 높은 가중치를 설정하여 요약 정보를 생성할 수 있다.

요약 정보가 획득된 경우, 전자 장치(100)는 획득된 요약 정보를 제1 문서(10) 내에 삽입할 수 있다. 특히, 전자 장치(100)는 도 1의 (d)에 개시된 바와 같이, 제1 문서(10) 중 사용자 드래그 입력이 종료된 지점에 요약 정보(50)를 삽입할 수 있다.

이때, 요약 정보(50)는 제1 문서(10)의 다른 텍스트 또는 리스트(30)에 포함된 다른 문서와 구별되어 표시될 수 있다. 예로, 구별되어 표시된다는 것은, 예로, 다른 음영, 다른 명암 또는 보색을 갖도록 표시되거나, 요약 정보의 경계를 점선 또는 실선 등으로 구분하여 표시하거나, 요약 정보를 지시하는 인디케이터를 표시하는 것 등을 포함할 수 있다.

또한, 전자 장치(100)는 요약 정보(50)에 대한 인용 정보 역시 함께 표시할 수 있다. 즉, 전자 장치(100)는 요약 정보(50)의 출처를 함께 표시할 수 있다.

또한, 요약 정보(50) 중 적어도 하나의 단어에 대한 추가 검색을 요청하는 사용자 명령이 입력되면, 전자 장치(100)는 적어도 하나의 단어에 대한 추가 검색을 수행할 수 있다. 이때, 전자 장치(100)는 요약 정보를 생성하기 위해 이용된 문서를 바탕으로 추가 검색을 수행할 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 별도의 서버를 통해 적어도 하나의 단어에 대한 추가 검색을 수행할 수 있다.

한편, 본 개시의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(100)는 사용자에 의해 선택된 적어도 하나의 문서를 인공지능 학습모델에 입력 데이터로 사용하여 요약 정보를 획득할 수 있다.

본 개시에서 학습된 인공지능 학습모델은 인식 모델의 적용 분야 또는 장치의 컴퓨터 성능 등을 고려하여 구축될 수 있다. 예로, 학습된 인공지능 학습모델은 복수의 텍스트를 포함하는 문서를 입력 데이터로 사용하여 문서의 요약 정보를 획득하도록 설정될 수 있다. 문서에 포함된 단어만을 추출하여 요약 정보를 생성하는 것이 아닌 문서에 포함된 단어의 관계를 파악하여 요약 정보를 생성하기 위해, 학습된 인공지능 학습모델은, 예로, 신경망(Neural Network)을 기반으로 하는 모델일 수 있다. 인공지능 학습모델은 인간의 뇌 구조를 컴퓨터 상에서 모의하도록 설계될 수 있으며 인간의 신경망의 뉴런(neuron)을 모의하는, 가중치를 가지는 복수의 네트워크 노드들을 포함할 수 있다. 복수의 네트워크 노드들은 뉴런이 시냅스(synapse)를 통하여 신호를 주고 받는 뉴런의 시냅틱(synaptic) 활동을 모의하도록 각각 연결 관계를 형성할 수 있다. 또한, 문서 요약 모델은, 일 예로, 신경망 모델, 또는 신경망 모델에서 발전한 딥 러닝 모델을 포함할 수 있다. 딥 러닝 모델에서 복수의 네트워크 노드들은 서로 다른 깊이(또는, 레이어)에 위치하면서 컨볼루션(convolution) 연결 관계에 따라 데이터를 주고 받을 수 있다. 문서 요약 모델의 예에는 DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network) 등이 있을 수 있으나 이에 한정되지 않는다.

또한, 전자 장치(100)는 상술한 바와 같은 사용자에 의해 선택된 문서에 대한 요약 정보를 생성하기 위하여 인공지능 에이전트(Artificial intelligence agent)를 이용할 수 있다. 이때, 인공지능 에이전트는 AI(Artificial Intelligence) 기반의 서비스(예를 들어, 음성 인식 서비스, 비서 서비스, 번역 서비스, 검색 서비스 등)를 제공하기 위한 전용 프로그램으로서, 기존의 범용 프로세서(예를 들어, CPU) 또는 별도의 AI 전용 프로세서(예를 들어, GPU 등)에 의해 실행될 수 있다. 특히, 인공지능 에이전트는 후술할 다양한 모듈을 제어할 수 있다.

구체적으로, 문서 요약을 위한 사용자 입력이 수신된 경우, 인공지능 에이전트가 동작할 수 있다. 그리고, 인공지능 에이전트는 사용자 입력을 바탕으로 문서에 포함된 텍스트를 획득할 수 있으며, 인공지능 학습모델을 통해 요약 정보를 획득할 수 있다.

물론, 문서 요약을 위한 사용자 입력(예를 들어, 문서를 선택하여 일 지점으로 드래그하는 명령)이 수신되면, 인공지능 에이전트가 동작할 수도 있다. 또는, 인공지능 에이전트는 문서 요약을 위한 사용자 입력이 수신되기 이전에 기 실행된 상태일 수 있다. 이 경우, 문서 요약을 위한 사용자 입력이 수신된 이후에 전자 장치(100)의 인공지능 에이전트가 선택된 문서에 대한 요약 정보를 획득할 수 있다. 또한, 인공지능 에이전트는 문서 요약을 위한 사용자 입력이 수신하기 이전에 대기 상태일 수 있다. 여기서, 대기 상태란, 인공지능 에이전트의 동작 시작을 제어하기 위해 미리 정의된 사용자 입력이 수신되는 것을 감지하는 상태이다. 인공지능 에이전트가 대기 상태인 동안 문서 요약을 위한 사용자 입력이 수신되면, 전자 장치(100)는 인공지능 에이전트를 동작시키고, 선택된 문서에 대한 요약 정보를 획득할 수 있다. 한편, 인공지능 에이전트는 후술할 다양한 모듈을 제어할 수 있다. 이에 대해서는 추후 상세히 설명하기로 한다.

또한, 전자 장치(100) 및 서버 간의 선택된 문서에 대한 요약 정보을 이용하여 선택된 문서와 관련된 요약 정보를 획득하는 구체적인 예들은 이하 다양한 실시예들을 통하여 후술된다.

도 2a는, 다양한 실시예에 따른 전자 장치(100)의 블록도를 나타낸다. 전자 장치(100)는 도 2a에 도시된 바와 같이, 디스플레이(110), 메모리(120), 사용자 입력부(130) 및 프로세서(140)를 포함한다. 도 2a에 도시된 구성들은 본 개시의 실시 예들을 구현하기 위한 예시도이며, 당업자에게 자명한 수준의 적절한 하드웨어/소프트웨어 구성들이 전자 장치(100)에 추가로 포함될 수 있다.

디스플레이(110)는 다양한 화면을 제공할 수 있다. 특히, 디스플레이(110)는 복수의 텍스트를 포함하는 문서 또는 검색 결과를 포함하는 검색 화면을 표시할 수 있다. 또한, 디스플레이(110)는 문서와 함께 문서를 요약한 요약 정보를 함께 표시할 수 있다. 또한, 디스플레이(110)는 제1 문서에 제2 문서를 요약한 요약 정보를 삽입하여 표시할 수 있다.

메모리(120)는 전자 장치(100)의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다. 특히, 메모리(120)는 비휘발성 메모리, 휘발성 메모리, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 등으로 구현될 수 있다. 메모리(120)는 프로세서(140)에 의해 액세스되며, 프로세서(140)에 의한 데이터의 독취/기록/수정/삭제/갱신 등이 수행될 수 있다. 본 개시에서 메모리라는 용어는 메모리(120), 프로세서(140) 내 롬(미도시), 램(미도시) 또는 전자 장치(100)에 장착되는 메모리 카드(미도시)(예를 들어, micro SD 카드, 메모리 스틱)를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(120)에는 디스플레이부(110)의 디스플레이 영역에 표시될 각종 화면을 구성하기 위한 프로그램 및 데이터 등이 저장될 수 있다.

또한, 메모리(120)는 요약 정보를 생성하기 위한 인공지능 에이전트를 저장할 수 있으며, 본 개시의 일 실시예에 따른, 인공지능 학습모델(즉, 문서 요약 모델)을 저장할 수 있다. 한편, 다른 실시예에 따르면, 인공지능 학습모델은 다른 전자 장치에 저장될 수 있다.

또한, 메모리(120)는 도 2c에 도시된 다양한 모듈 중 적어도 일부를 저장할 수 있다. 이에 대해서는 후술하도록 한다.

사용자 입력부(130)는 다양한 사용자 입력을 수신하여 프로세서(140)로 전달할 수 있다. 특히, 사용자 입력부(130)는 터치 센서, (디지털) 펜 센서, 압력 센서, 마우스, 키보드 또는 키를 포함할 수 있다. 터치 센서는, 예를 들면, 정전식, 감압식, 적외선 방식, 또는 초음파 방식 중 적어도 하나의 방식을 사용할 수 있다. (디지털) 펜 센서는, 예를 들면, 터치 패널의 일부이거나, 별도의 인식용 쉬트를 포함할 수 있다. 키는, 예를 들면, 물리적인 버튼, 광학식 키, 또는 키패드를 포함할 수 있다.

특히, 사용자 입력부(130)는 요약 정보를 생성하기 위한 문서를 선택하는 사용자 입력 또는 사용자 입력부(130)는 특정 버튼(예를 들어, 인공지능 서비스를 실행하기 위한 버튼)을 누른 후 문서를 선택하는 사용자 입력에 따른 입력 신호를 획득할 수 있다. 그리고, 사용자 입력부(130)는 입력 신호를 프로세서(140)로 전송할 수 있다.

프로세서(140)는 디스플레이(110), 메모리(120) 및 사용자 입력부(130)와 전기적으로 연결되어 전자 장치(100)의 전반적인 동작 및 기능을 제어할 수 있다.　 특히, 프로세서(140)는 메모리(120)에 저장된 다양한 모듈 등을 이용하여 검색된 문서에 대한 요약 정보를 생성하는 동작을 수행할 수 있다. 특히, 입력된 검색어에 대한 검색을 요청하는 사용자 명령이 수신되면, 프로세서(140)는 검색어를 바탕으로 복수의 문서를 검색하고, 검색된 복수의 문서를 제공하도록 디스플레이(110)를 제어할 수 있다. 그리고, 복수의 문서 중 적어도 하나를 선택하기 위한 사용자 명령이 입력되면, 프로세서(140)는 요약 정보를 획득하도록 학습된 인공지능 학습모델에 선택된 문서를 입력하여 선택된 문서의 요약 정보를 획득하고, 요약 정보를 제공하도록 디스플레이(110)를 제어할 수 있다. 프로세서(140)가 요약 정보를 생성하는 방법에 대해서는 추후에 상세히 설명하기로 한다.

도 2b는 본 개시의 다른 실시예에 따른, 전자 장치(100)의 구성을 상세히 도시한 블록도이다. 도 2b에 도시된 바와 같이, 전자 장치(100)는 디스플레이(110), 메모리(120), 사용자 입력부(130), 프로세서(140), 카메라(150), 통신부(160) 및 오디오 출력부(170)를 포함할 수 있다. 한편, 디스플레이(110), 메모리(120), 사용자 입력부(130)는 도 2b에서 설명하였으므로, 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

카메라(150)는 사용자를 포함하는 이미지를 촬영할 수 있다. 이때, 카메라(150)는 전자 장치(100)의 전방 및 후방 중 적어도 하나에 구비될 수 있다. 한편, 카메라(150)는 전자 장치(100) 내부에 구비될 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 전자 장치(100) 외부에 존재하며, 전자 장치(100)와 유무선으로 연결될 수 있다. 특히, 카메라(150)는 사용자 히스토리 정보를 획득하기 위해 사용자를 포함하는 이미지를 촬영할 수 있다.

통신부(160)는 다양한 유형의 통신방식에 따라 다양한 유형의 외부 기기와 통신을 수행할 수 있다. 통신부(160)는 와이파이칩(161), 블루투스 칩(162), 무선 통신 칩(163), NFC 칩(164) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(140)는 통신부(160)를 이용하여 외부 서버 또는 각종 외부 기기와 통신을 수행할 수 있다.

특히, 통신부(160)는 외부의 검색 서버, 외부의 문서 요약 장치 또는 외부의 클라우드 서버와 통신을 수행할 수 있다.

오디오 출력부(170)는 오디오 처리부(미도시)에 의해 디코딩이나 증폭, 노이즈 필터링과 같은 다양한 처리 작업이 수행된 각종 오디오 데이터뿐만 아니라 각종 알림 음이나 음성 메시지를 출력하는 구성이다. 특히, 오디오 출력부(170)는 스피커로 구현될 수 있으나, 이는 일 실시 예에 불과할 뿐, 오디오 데이터를 출력할 수 있는 출력 단자로 구현될 수 있다.

프로세서(140)(또는, 제어부)는 메모리(120)에 저장된 각종 프로그램을 이용하여 전자 장치(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.

프로세서(140)는 RAM(141), ROM(142), 그래픽 처리부(143), 메인 CPU(144), 제1 내지 n 인터페이스(145-1~145-n), 버스(146)로 구성될 수 있다. 이때, RAM(141), ROM(142), 그래픽 처리부(143), 메인 CPU(144), 제1 내지 n 인터페이스(145-1~145-n) 등은 버스(146)를 통해 서로 연결될 수 있다.

도 2c는 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자에 의해 선택된 문서를 요약하여 요약 정보를 생성하기 위한 복수의 모듈을 도시한 구성이다.

우선, 전자 장치(100)는 검색 모듈(121), UI 생성 모듈(123), 요약 요청 감지모듈(125), 사용자 히스토리 수집 모듈(127), 요약 정보 삽입 모듈(129)을 포함할 수 있으며, 문서 요약 장치(200)는 요약 모델 설정 모듈(210), 문서 요약 모듈(220), 문서 요약 모델(230)을 포함할 수 있다.

검색 모듈(121)은 사용자 입력부(130)를 통해 검색어를 입력하기 위한 사용자 입력에 따른 입력 신호를 획득할 수 있다. 이때, 검색 모듈(121)는 입력 신호를 바탕으로 검색창에 검색어를 입력할 수 있다. 검색 모듈(121)는 입력된 검색어에 대한 검색을 요청하는 사용자 입력에 따른 입력 신호를 획득할 수 있다.

검색 모듈(121)은 입력된 검색어를 바탕으로 검색 동작을 수행할 수 있다. 일 실시예로, 검색 모듈(121)은 검색어를 바탕으로 전자 장치(100)내에 저장된 문서를 검색할 수 있다. 구체적으로, 검색 모듈(121)은 입력된 검색어를 포함하는 제목을 가지는 문서를 우선적으로 검색할 수 있으며, 입력된 검색어를 포함하는 본문을 가지는 문서를 검색할 수 있다.

또 다른 실시예로, 검색 모듈(121)은 검색어를 포함하는 쿼리를 생성하고, 외부 검색 서버로 쿼리를 전송할 수 있다. 외부 검색 서버가 쿼리를 바탕으로 검색 동작을 수행한 경우, 검색 모듈(121)은 외부 검색 서버로부터 검색 결과를 수신하여 사용자에게 검색 결과를 제공할 수 있다.

UI 생성 모듈(123)은 검색 모듈(121)에 의해 검색된 검색 결과가 제공되도록 디스플레이(110)를 제어할 수 있다. 특히, UI 생성 모듈(123)은 검색된 복수의 문서를 디스플레이 화면의 일 영역에 제공할 수 있다. 이때, 검색 모듈(121)은 제목에 검색어를 포함하는 문서 또는 검색어를 많이 포함하는 문서를 우선적으로 표시할 수 있다.

UI 생성 모듈(123)은 요약 정보에 대한 설정을 위한 요약 설정 UI를 표시할 수 있다. 이때, 요약 설정 UI는 요약 정보의 논조나 길이를 설정하기 위한 UI일 수 있다.

또한, UI 생성 모듈(123)은 문서 요약 장치(200)에 의해 획득된 요약 정보가 사용자에게 제공되도록 디스플레이(110)를 제어할 수 있다. 이때, UI 생성 모듈(123)은 사용자 명령에 따라 요약 정보를 다른 문서에 삽입하도록 디스플레이(110)를 제어할 수 있으며, 팝업 화면 등을 이용하여 표시하도록 디스플레이(11)를 제어할 수 있다.

요약 요청 감지 모듈(125)은 검색된 복수의 문서 중 적어도 하나의 문서를 요약하기 위한 사용자 입력에 따른 입력 신호를 획득할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 문서를 요약하기 위한 사용자 입력은 적어도 하나의 문서를 선택하여 다른 문서로 드래그하는 사용자 입력일 수 있으며, 적어도 하나의 문서에 대한 요약 아이콘을 선택하는 사용자 입력, 적어도 하나의 문서를 선택한 후 전자 장치(100)에 포함된 특정 버튼(인공지능 에이전트를 실행하기 위한 버튼)되고, 요약을 위한 아이콘을 선택하는 사용자 입력 등일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

요약 요청 감지 모듈(125)은 입력 신호에 따라 선택된 문서에 대한 정보를 문서 요약 장치(200)로 전송할 수 있다. 이때, 요약 요청 감지 모듈(125)은 문서에 대한 데이터를 문서 요약 장치(200)로 전송할 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 문서에 대한 부가 정보(예를 들어, 주소 정보 등)를 문서 요약 장치(200)로 전송할 수 있다.

또한, 요약 요청 감지 모듈(125)은 사용자에 의해 선택된 문서에 대한 정보뿐만 아니라, 요약 설정 UI를 통해 요약 설정 정보, 검색어에 대한 정보, 사용자 히스토리 수집 모듈(127)을 통해 획득된 사용자 히스토리 정보 등을 함께 전송할 수 있다.

사용자 히스토리 수집 모듈(127)은 전자 장치(100)로부터 사용자 히스토리 정보를 수집할 수 있다. 이때, 사용자 히스토리 수집 모듈(127)은 사용자가 등록한 사용자 프로파일 정보 및 사용자가 전자 장치(100)를 사용하면서 수집된 사용 이력 정보를 수집할 수 있다.

이때, 사용자 프로파일 정보는 사용자가 전자 장치(100)에 기 등록한 정보로서, 사용자의 이름, 성별, 아이디, 선호 카테고리, 생체 정보(예를 들어, 키, 몸무게, 병력) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 사용 이력 정보는 사용자가 전자 장치(100)를 사용하면서 수집된 정보로서, 사용자의 선호 분야, 사용자의 정치적 성향, 사용자의 지식 수준 등을 포함할 수 있다. 구체적으로, 사용자 히스토리 수집 모듈(127)은 사용자가 자주 방문하는 웹 사이트, 사용자가 검색하는 검색 용어, 사용자가 자주 검색하는 기사 등을 바탕으로 사용자의 선호 분야, 사용자의 정치적 성향, 사용자의 지식 수준을 획득할 수 있다.

요약 정보 제공 모듈(129)은 문서 요약 장치(200)로부터 획득된 요약 정보를 디스플레이(110)를 통해 사용자에게 제공할 수 있다. 특히, 요약 정보 제공 모듈(129)은 사용자 입력에 따라 획득된 요약 정보를 다른 문서에 삽입할 수 있다. 이때, 다른 문서에 삽입된 요약 정보는 다른 문서에 포함된 텍스트와 구별되게 표시될 수 있다. 또한, 요약 정보 제공 모듈(129)은 문서 요약 장치(200)로부터 획득된 요약 정보를 별도의 팝업 화면 또는 별도의 전체 화면에 표시할 수 있다.

이때, 요약 정보 제공 모듈(129)은 요약 정보 중 핵심 정보에 대해서는 다른 정보와 구별되게 표시할 수 있다. 또한, 특정 단어에 대한 추가 검색 요청이 수신되면, 요약 정보 제공 모듈(129)은 특정 단어에 대한 정보를 특정 단어 주위에 함께 표시할 수 있다.

요약 모델 설정 모듈(210)은 요약 요청 감지 모듈(125)에 의해 수신된 요약 설정 정보, 검색어에 대한 정보, 사용자 히스토리 정보를 바탕으로 문서 요약 모델(230)의 파라미터를 설정할 수 있다. 구체적으로, 요약 모델 설정 모듈(210)은 검색어 혹은 검색어와 관련된 단어에 높은 가중치를 부가하도록 문서 요약 모델(230)을 설정할 수 있다. 또한, 요약 모델 설정 모듈(210)은 요약 설정 정보나 사용자 히스토리 정보를 바탕으로 요약 정보의 논조나 길이를 설정하도록 문서 요약 모델(230)을 설정할 수 있다.

또한, 요약 모델 설정 모듈(210)은 복수의 문서가 입력된 경우, 복수의 문서 중 공통적으로 들어간 단어에 높은 가중치를 부가하도록 문서 요약 모델(230)을 설정할 수 있다. 또한, 요약 모델 설정 모듈(210)은 목차 중 요약이나 결론 부분에 포함된 단어 또는 문장에 높은 가중치를 부가하도록 문서 요약 모델(230)을 설정할 수 있다.

문서 요약 모듈(220)은 문서 요약 모델(230)을 이용하여 사용자에 의해 선택된 문서에 대해 요약 동작을 수행하여 요약 정보를 생성할 수 있다. 이때, 문서 요약 모듈(220)은 요약 대상 문서에 나오는 단어의 빈도, 제목, 문장의 길이, 문장의 위치 등을 이용하여 문서 구성 요소를 인식하고, 핵심 요소를 추출할 수 있다. 그리고, 문서 요약 모듈(220)은 문장 혹은 단어별 가중치를 계산하고, 문장 혹은 단어에 대한 우선 순위를 결정할 수 있다. 그리고, 문서 요약 모듈(220)은 문서에 포함된 단어들의 우선 순위 및 단어들의 관계를 바탕으로 핵심 단어를 추출할 수 있다. 그리고, 문서 요약 모듈(220)은 핵심 단어를 바탕으로 자연어 처리(NLP)를 통해 요약 정보를 생성할 수 있다. 그러나, 상술한 바와 같은 문서 요약 방법은 일 실시예에 불과할 뿐, 다양한 문서 요약 방법을 이용하여 요약 정보를 생성할 수 있다.

이때, 문서 요약 모듈(220)은 문서 수집 장치(300)에 의해 수집된 문서들을 함께 이용하여 문서를 요약할 수 있다. 구체적으로, 문서 요약 모듈(220)은 요약하고자 하는 문서와 관련된 문서를 문서 수집 장치(300)로 수신하고, 수신된 관련된 문서와 사용자에 의해 선택된 문서를 이용하여 요약 정보를 획득할 수 있다. 그리고, 문서 요약 모듈(220)은 사용자에 의해 선택된 문서와 문서 수집 장치(300)에 의해 수신된 문서들에 공통적으로 들어가 공통 단어를 추출하고, 추출된 공통 단어를 이용하여 요약 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 선택된 문서가 기사인 경우, 문서 요약 모듈(220)은 문서 수집 장치(300)를 통해 선택된 기사와 관련된 신문기사를 획득하고, 획득된 기사와 관련된 신문기사를 이용하여 사용자에 의해 선택된 기사에 대한 요약 정보를 획득할 수 있다.

한편, 문서 요약 모듈(220)은 문서 요약 장치(200)의 성능 등을 고려하여 다양한 방식으로 문서를 요약할 수 있다. 구체적으로, 문서 요약 모듈(220)은 문서에 존재하는 단어나 구, 문장 등을 그대로 추출하는 추출 요약(extraction summary) 및 문장의 내용을 압축하여 새로운 문서를 작성하는 생성 요약(abstract summary) 중 하나를 이용하여 요약 정보를 획득할 수 있다. 또한, 문서 요약 모듈(220)은 사용자 정보와 관계없이 문서 저자의 견해를 요약하는 포괄적 요약(generic summary) 및 사용자 히스토리 정보를 바탕으로 문서를 요약하는 질의기반 요약(query-based summary) 중 하나를 이용하여 요약 정보를 획득할 수 있다.

문서 요약 모델(230)은 문서에 대한 요약 정보를 획득하도록 학습된 인공지능 학습모델일 수 있다. 이때, 문서 요약 모델(230)은 문서를 포함하는 구성 요소를 나타내는 단어를 인식하고, 핵심 단어를 추출하는 것을 학습할 수 있으며, 단어들과의 관계를 바탕으로 핵심 단어를 추출하는 것을 학습할 수 있으며, 학습 데이터로부터 획득된 요약문의 특성별로 요약 정보를 생성하는 것을 학습할 수 있다.

한편, 상술한 바와 같은, 문서 요약 장치(200) 및 문서 수집 장치(300)는 전자 장치(100)와는 별도의 장치로서 전자 장치 외부의 서버로 구현될 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 전자 장치(100) 내에 구비될 수 있다.

도 3 내지 도 6은 본 개시의 다양한 실시예에 따른, 적어도 하나의 문서에 대한 요약 정보를 제공하기 위한 방법을 설명하기 위한 흐름도들이다.

도 3에서는 본 개시의 일 실시예에 따른, 요약 정보를 다른 문서에 삽입하기 위한 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다, 우선, 전자 장치(100)는 검색어를 입력받을 수 있다(S305). 이때, 전자 장치(100)는 제1 문서를 표시하는 동안 검색창을 통해 검색어를 입력받을 수 잇다.

전자 장치(100)는 입력된 검색어에 대한 검색 요청에 대한 사용자 명령을 입력받을 수 있다(S310). 예를 들어, 전자 장치(100)는 검색어가 입력된 후 검색을 위한 아이콘을 선택하는 사용자 명령을 입력받을 수 있다.

전자 장치(100)는 검색어에 대한 검색 요청을 문서 검색 장치(400)에 전송할 수 있다(S315). 이때, 검색어에 대한 검색 요청에는 검색어에 대한 정보를 포함할 수 있다.

문서 검색 장치(400)는 검색어를 바탕으로 문서를 검색할 수 있다(S320). 이때, 문서 검색 장치(400)는 전자 장치(100)와 구별된 외부의 서버로 구현될 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 전자 장치(100) 내에 구비될 수 있다. 특히, 문서 검색 장치(400)는 검색어를 포함하는 복수의 문서를 검색할 수 있다.

문서 검색 장치(400)는 검색어를 바탕으로 검색된 검색 결과를 전자 장치(100)에 전송할 수 있다(S325).

전자 장치(100)는 검색 결과를 제공할 수 있다(S330). 이때, 전자 장치(100)는 제1 문서를 디스플레이 화면의 제1 영역에 제공하는 동안 검색 결과를 디스플레이 화면의 제2 영역에 제공할 수 있다.

전자 장치(100)는 요약 정보를 삽입하기 위한 사용자 명령을 입력받을 수 있다(S335). 이때, 전자 장치(100)는 검색 결과에 포함된 복수의 문서 중 적어도 하나를 선택한 후 제1 문서의 일 지점으로 드래그하는 사용자 명령을 입력받을 수 있다.

전자 장치(100)는 문서 요약 장치(200)로 요약 정보를 생성하기 위한 문서에 대한 정보를 전송할 수 있다(S340). 이때, 전자 장치(100)는 문서에 대한 정보뿐만 아니라 요약 설정 정보, 검색어에 대한 정보, 사용자 히스토리 정보를 함께 전송할 수 있다.

문서 요약 장치(200)는 요약 정보를 생성하기 위한 문서를 요약하여 요약 정보를 생성할 수 있다(S345). 이때, 문서 요약 장치(200)는 문서에 대한 정보를 입력 데이터로서 문서 요약 모델에 입력하여 요약 정보를 획득할 수 있다. 특히, 문서 요약 장치(200)는 문서에 대한 정보뿐만 아니라 검색어에 대한 정보, 사용자 히스토리 정보를 바탕으로 요약 정보를 생성할 수 있다. 또한, 사용자에 의해 요약 정보의 길이나 논조가 설정된 경우, 문서 요약 장치(300)는 사용자에 의해 설정된 요약 정보의 길이나 논조를 바탕으로 요약 정보를 생성할 수 있다.

문서 요약 장치(200)는 획득된 요약 정보를 전자 장치(100)로 전송할 수 있다(S350).

전자 장치(100)는 요약 정보를 다른 문서에 삽입할 수 있다(S355). 구체적으로, 전자 장치(100)는 요약 정보를 사용자 명령이 입력된 지점에 삽입할 수 있으며, 이때, 요약 정보는 다른 텍스트들과 구별되어 표시될 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 요약 정보에 대한 인용 정보를 함께 삽입할 수 있다.

도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른, UI를 통해 생성된 요약 설정 정보를 바탕으로 요약 정보를 생성하는 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.

우선, 전자 장치(100)는 문서에 대한 요약 명령을 입력받을 수 있다(S410). 구체적으로, 전자 장치(100)는 문서의 일 영역에 표시된 요약 아이콘을 선택하는 사용자 명령을 입력받을 수 있다. 또는, 전자 장치(100)는 문서에 기설정된 패턴의 사용자 터치 명령을 입력받을 수 있다. 또는, 전자 장치(100)는 전자 장치(100)에 포함된 기설정된 버튼(예를 들어, 인공지능 에이전트를 실행시키기 위한 버튼)이 선택된 후 생성되는 요약 아이콘을 선택하는 사용자 명령을 입력받을 수 있다.

전자 장치(100)는 요약 설정을 위한 UI를 표시할 수 있다(S420). 이때, 요약 설정을 위한 UI는 요약 정보의 논조 또는 길이를 설정하기 위한 UI 일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 요약 설정을 위한 UI는 스크롤 바 형태일 수 있으나, 이에 한정된 것이 아니며 복수의 아이콘을 포함하는 메뉴 형태일 수 있다.

전자 장치(100)는 UI를 통해 입력된 사용자 명령에 따라 요약 설정 정보를 획득할 수 있다(S430). 이때, 요약 설정 정보는 요약 정보의 논조 또는 길이에 대한 정보일 수 있다. 예를 들어, 요약 설정 정보는 요약 정보의 논조가 부정적인지 긍정적인지, 요약 정보의 길이가 긴지 짧은지 여부에 대한 정보를 포함할 수 있다.

전자 장치(100)는 획득된 문서에 대한 정보 및 요약 설정 정보를 문서 요약 장치(200)로 전송할 수 있다(S440).

문서 요약 장치(200)는 요약 설정 정보를 바탕으로 문서를 요약할 수 있다(S450). 특히, 문서 요약 장치(200)는 요약 설정 정보에 의해 설정된 논조 또는 길이를 바탕으로 요약 정보를 생성할 수 있다.

일 예로, 문서가 기사이며, 요약 정보의 논조가 부정적인 것으로 설정된 경우, 문서 요약 장치(200)는 기사에 포함된 단어 중 부정적인 단어를 바탕으로 요약 정보를 생성할 수 있다. 또한, 문서가 기사이며, 요약 정보의 논조가 긍정적인 것으로 설정된 경우, 문서 요약 장치(200)는 기사에 포함된 단어 중 긍정적인 단어를 바탕으로 요약 정보를 생성할 수 있다.

또 다른 예로, 문서가 기사이며, 요약 정보의 길이가 짧게 설정된 경우, 문서 요약 장치(200)는 문장의 위치 및 제목과의 관련성을 바탕으로 기사의 결론 부분을 획득하고, 기사의 결론을 바탕으로 요약 정보를 생성할 수 있으며, 날짜, 장소 사건 등과 같은 기본적인 배경을 바탕으로 요약 정보를 생성할 수 있다. 문서가 사건 전달을 위한 기사이며, 요약 정보의 길이가 중간으로 설정된 경우, 문서 요약 장치(200)는 5W1H를 중심으로 사건을 전달하기 위한 요약 정보를 생성할 수 있다. 문서가 의견 대립에 대한 기사이며, 요약 정보의 길이가 중간으로 설정된 경우, 문서 요약 장치(200)는 기사의 핵심 주체의 입장을 바탕으로 요약 정보를 생성할 수 있다. 문서가 스포츠의 결과 제공에 대한 기사이며, 요약 정보의 길이가 중간으로 설정된 경우, 문서 요약 장치(200)는 스포츠의 결과에 대한 내용을 바탕으로 요약 정보를 생성할 수 있다. 또한, 문서가 사건 전달을 위한 기사이며, 요약 정보의 길이가 길게 설정된 경우, 문서 요약 장치(200)는 5W1H와 함께 부가적인 내용을 포함하는 요약 정보를 생성할 수 있다. 문서가 의견 대립에 대한 기사이며, 요약 정보의 길이가 길게 설정된 경우, 문서 요약 장치(200)는 의견 대립이 있는 모든 주체의 입장을 바탕으로 요약 정보를 생성할 수 있다. 문서가 스포츠의 결과 제공에 대한 기사이며, 요약 정보의 길이가 길게 설정된 경우, 문서 요약 장치(200)는 스포츠의 결과뿐만 아니라 하이라이트 장면에 대한 내용을 바탕으로 요약 정보를 생성할 수 있다. 즉, 문서 요약 장치(200)는 컨텐츠의 내용을 바탕으로 상이한 방법으로 요약 정보를 생성할 수 있다.

문서 요약 장치(200)는 요약 정보를 전자 장치(100)에 전송할 수 있다(S460).

전자 장치(200)는 전송된 요약 정보를 제공할 수 있다(S470). 일 예로, 전자 장치(200)는 획득된 요약 정보를 기존의 문서상에 매칭하여 제공할 수 있다. 구체적으로, 전자 장치(200)는 문서상에 요약 정보에 대응되는 문장 혹은 단어의 위치에 마커를 표시할 수 있는 레이어를 생성할 수 있으며, 문서(예를 들어, 웹 문서)의 스크립트를 수정하여 마커를 표시할 수 있으며, 요약 정보 부분에 마커가 표시된 별도의 문서 이미지를 생성할 수 있다. 또 다른 예로, 전자 장치(200)는 요약 정보를 문서와 별개로 화면(예를 들어, 전체 화면 또는 팝업 화면)을 통해 표시할 수 있다. 또 다른 예로, 요약 정보를 별도의 파일로 생성하여 전자 장치(100)에 저장하거나 외부 클라우드 서버에 저장할 수 있다.

또는 전자 장치(200)는 요약 정보에 대응되는 문서의 링크를 요약 정보와 함께 제공할 수 있으며, 요약 정보 중 짧게 요약된 부분에 대한 상세 내용을 확인할 수 있는 링크를 요약 정보 내에 제공할 수 있다.

상술한 바와 같이, UI를 통해 설정된 요약 설정 정보를 바탕으로 문서를 요약함으로써, 사용자의 니즈에 맞는 요약 정보를 사용자에게 제공할 수 있게 된다.

도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자 히스토리 정보를 바탕으로 문서를 요약하는 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.

우선, 전자 장치(100)는 문서에 대한 요약 명령을 입력받을 수 있다(S510). 구체적으로, 전자 장치(100)는 문서의 일 영역에 표시된 요약 아이콘을 선택하는 사용자 명령을 입력받을 수 있다.

전자 장치(100)는 문서와 관련된 사용자 히스토리 정보를 획득할 수 있다(S520). 이때, 사용자 히스토리 정보는 사용자에 의해 기 등록된 사용자 프로파일 정보, 사용자의 사용 이력 정보, 문서 접근 경로 정보 등을 포함할 수 있다.

전자 장치(100)는 문서에 대한 정보 및 사용자 히스토리 정보를 문서 요약 장치(200)로 전송할 수 있다(S530).

문서 요약 장치(200)는 사용자 히스토리 정보를 바탕으로 문서를 요약할 수 있다(S540). 일 예로, 문서 요약 장치(200)는 사용자의 지식 수준을 바탕으로 문서를 요약하여 요약 정보를 생성할 수 있다. 구체적으로, 사용자의 사용 이력 정보를 바탕으로 요약하고자 하는 문서와 관련된 검색 이력이나 문서 확인 이력이 많은 것으로 판단된 경우, 문서 요약 장치(200)는 문서에 대한 기본 내용을 짧게 요약하여 요약 정보를 생성할 수 있다. 또 다른 예로, 문서 요약 장치(200)는 사용자 프로파일 정보(예를 들어, 나이, 성별 등)을 바탕으로 문서에 대한 관심도를 판단하여 요약 정보를 생성할 수 있다. 구체적으로, 사용자 프로파일 정보를 바탕으로 문서에 대한 관심도가 높은 것으로 판단된 경우, 문서 요약 장치(200)는 기본 내용을 짧게 요약하고 세부 내용을 길게 요약하도록 요약 정보를 생성할 수 있으며, 사용자 프로파일 정보를 바탕으로 문서에 대한 관심도가 낮은 것으로 판단된 경우, 문서 요약 장치(200)는 기본 내용을 길게 요약하도록 요약 정보를 생성할 수 있다. 또 다른 예로, 문서 요약 장치(200)는 해당 문서의 접근 경로를 바탕으로 사용자의 현재 관심도를 판단하여 요약 정보를 생성할 수 있다. 구체적으로, 해당 문서가 웹 브라우징 시 우연히 접근된 경우, 문서 요약 장치(200)는 해당 문서에 대한 관심도를 낮게 판단하여 기본 내용을 길게 요약하도록 요약 정보를 생성할 수 있다. 관련 문서들을 확인하는 도중 해당 문서에 접근하게 된 경우, 문서 요약 장치(200)는 해당 문서에 대한 관심도를 높은 것으로 판단하여 기본 내용은 짧게 요약하고 새로운 내용은 길게 요약하도록 요약 정보를 생성할 수 있다. 키워드 검색을 통해 해당 문서에 접근하게 된 경우, 문서 요약 장치(200)는 해당 문서를 키워드 중심으로 요약하여 요약 정보를 생성할 수 있다.

또한, 문서 요약 장치(200)는 기사의 타입에 따라 상이한 방법으로 요약 정보를 생성할 수 있다. 구체적으로, 요약하고자 하는 문서가 사건 위주의 기사인 경우, 문서 요약 장치(200)는 사건에 대한 5W1H를 중심으로 요약 정보를 생성할 수 있다. 요약하고자 하는 문서가 의견 대립을 포함하는 기사인 경우, 문서 요약 장치(200)는 대립되는 의견을 중심으로 요약 정보를 생성할 수 있다. 요약하고자 하는 문서가 (스포츠의) 결과 전달을 위한 기사인 경우, 문서 요약 장치(200)는 결과 부분을 중심으로 요약 정보를 생성할 수 있다. 또한, 사용자가 선호하는 문장 스타일(예를 들어, 단문형)에 대한 정보가 존재하는 경우, 문서 요약 장치(200)는 사용자가 선호하는 문장 스타일을 바탕으로 요약 정보를 생성할 수 있으며, 사용자가 선호하는 문장 스타일에 대한 정보가 존재하지 않는 경우, 문서 요약 장치(200)는 해당 문서의 문장 스타일을 바탕으로 요약 정보를 생성할 수 있다. 또한, 문서 요약 장치(200)는 해당 문서의 논조(긍정적/부정적 또는 진보/보수)를 바탕으로 요약 정보를 생성할 수 있다.

문서 요약 장치(200)는 요약 정보를 전자 장치(100)로 전송할 수 있다(S550).

전자 장치(200)는 전송된 요약 정보를 제공할 수 있다(S560). 이때, 요약 정보를 제공하는 방법은 도 4의 S470에서 상세히 설명하였으므로, 중복되는 설명은 생략한다.

도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른, 문서 수집 장치를 통해 수집된 관련 문서를 이용하여 요약 정보를 생성하는 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.

우선, 전자 장치(100)는 문서에 대한 요약 명령을 입력받을 수 있다(S610). 구체적으로, 전자 장치(100)는 문서의 일 영역에 표시된 요약 아이콘을 선택하는 사용자 명령을 입력받을 수 있다.

전자 장치(100)는 요약 설정을 위한 UI를 표시할 수 있다(S620). 이때, 요약 설정을 위한 UI는 요약 정보의 논조 또는 길이를 설정하기 위한 UI 일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

전자 장치(100)는 요약 설정 정보 및 사용자 히스토리 정보를 획득할 수 있다(S630). 구체적으로, 전자 장치(100)는 UI를 통해 요약 설정 정보를 획득할 수 있으며, 사용자 프로파일 정보 및 사용자의 사용 이력 정보를 포함하는 사용자 히스토리 정보를 획득할 수 있다.

전자 장치(100)는 문서에 대한 정보, 요약 설정 정보 및 사용자 히스토리 정보를 문서 요약 장치(200)를 전송할 수 있다(S640).

문서 요약 장치(200)는 문서 수집 장치(300)에 문서에 대한 정보를 바탕으로 문서와 관련된 다른 문서를 요청할 수 있다(S650). 이때, 문서와 관련된 다른 문서는, 문서의 핵심 키워드와 동일한 핵심 키워드를 갖는 문서, 문서와 동일한 주제를 가지는 문서, 문서의 작성자가 생성한 문서, 문서가 작성된 시간으로부터 기설정된 기간 내에 작성된 문서 등이 포함될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

문서 수집 장치(300)는 문서와 관련된 다른 문서를 검색할 수 있으며(S660), 검색된 다른 문서를 문서 요약 장치(200)로 전송할 수 있다(S670).

문서 요약 장치(200)는 요약 설정 정보 및 사용자 히스토리 정보를 바탕으로 문서 및 관련된 다른 문서를 이용하여 문서를 요약할 수 있다(S680). 구체적으로, 문서 요약 장치(200)는 문서 및 관련된 다른 문서에 동일하게 등장하는 단어를 위주로 요약 정보를 생성할 수 있다. 또한, 문서 요약 장치(200)는 해당 문서에는 기재되어 있지 않으나, 관련된 다른 문서 중 관련 내용이 포함되도록 요약 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 해당 문서에서 A 측 입장만이 기재되어 있고, B 측 입장이 기재되어 있지 않은 경우, 문서 요약 장치(200)는 관련된 다른 문서를 통해 B측 입장을 포함하는 요약 정보를 생성할 수 있다.

문서 요약 장치(200)는 요약 정보를 전자 장치(100)에 전송할 수 있으며(S690), 전자 장치(100)는 획득된 요약 정보를 제공할 수 있다(S700).

도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른, 검색어를 바탕으로 검색된 적어도 하나의 문서에 대한 요약 텍스트를 다른 문서에 삽입하기 위한 실시예를 설명하기 위한 도면이다.

우선, 전자 장치(100)는 도 7의 (a)에 도시된 바와 같이, 제1 문서(710)를 화면의 제1 영역(좌측 영역)에 표시하고, 제2 영역 상단에 검색창(720)을 표시할 수 있다. 이때, 전자 장치(100)는 제1 영역에 표시되는 문서로서 논문을 표시할 수 있다. 전자 장치(100)는 검색창(720)에 검색어를 입력하기 위한 사용자 명령에 따른 입력 신호를 수신할 수 있으며, 입력 신호에 응답하여 검색창(720)에 검색어를 표시할 수 있다.

검색어에 대한 검색 요청이 수신된 경우, 전자 장치(100)는 문서 검색 장치(400)로 검색어와 관련된 복수의 문서에 대한 검색을 요청하고, 문서 검색 장치(400)로부터 복수의 문서를 포함하는 검색 결과를 수신할 수 있다. 이때, 전자 장치(100)는 도 7의 (b)에 도시된 바와 같이, 검색된 복수의 문서를 포함하는 리스트(730)를 제2 영역에 표시할 수 있다. 이때, 리스트에 포함된 복수의 문서는 검색어와 관련성이 높은 문서를 우선 순위로 정렬될 수 있다. 예를 들어, 리스트에 포함된 문서는 검색어를 포함하는 제목을 가지는 문서, 검색어를 포함하는 본문을 가지는 문서, 검색어와 유사한 단어를 포함하는 문서 순으로 정렬될 수 있다.

전자 장치(100)는 검색된 복수의 문서 중 적어도 하나의 문서(740)를 선택하여 제1 영역에 표시된 제1 문서(710)에 삽입하기 위한 사용자 입력에 따른 입력 신호를 수신할 수 있다. 구체적으로, 전자 장치(100)는 도 7의 (c)에 도시된 바와 같이, 리스트(730)에 포함된 복수의 문서 중 세 개의 문서(740)를 선택하여 제1 문서(710)의 일 지점으로 드래그하는 사용자 입력에 따른 입력 신호를 수신할 수 있다.

전자 장치(100)는 요약 텍스트를 제1 문서(710)에 삽입하기 위한 사용자 명령에 따라 선택된 문서(740)에 대한 정보를 문서 요약 장치(200)로 전송할 수 있다. 이때, 전자 장치(100)는 문서(740)에 대한 정보뿐만 아니라 검색어에 대한 정보, 문서를 요약하기 위한 요약 설정 정보, 사용자 히스토리 정보 등을 함께 전송할 수 있다. 검색어에 대한 정보, 문서를 요약하기 위한 요약 설정 정보, 사용자 히스토리 정보 등을 이용하여 문서를 요약하는 방법에 대해서는 상술하였으므로, 상세한 설명은 생략하도록 한다.

문서 요약 장치(200)는 선택된 문서(740)에 대한 정보를 바탕으로 요약 텍스트를 생성할 수 있다. 이때, 문서 요약 장치(200)는 선택된 문서를 입력 데이터로 학습된 문서 요약 모델에 입력하여 요약 텍스트를 획득할 수 있다. 이때, 문서 요약 장치(200)는 선택된 문서뿐만 아니라 선택된 문서와 관련된 다른 문서를 함께 이용하여 요약 텍스트를 획득할 수 있다.

특히, 도 7의 (c)에 도시된 바와 같이, 복수의 문서가 요약하고자 하는 문서로 선택된 경우, 문서 요약 장치(200)는 선택된 복수의 문서가 공통적으로 포함하는 단어 혹은 문장을 기준으로 요약 텍스트를 생성할 수 있다. 즉, 문서 요약 장치(200)는 선택된 복수의 문서가 공통적으로 포함하는 단어 혹은 문장에 높은 가중치를 설정하여 요약 텍스트를 생성할 수 있다.

문서 요약 장치(200)는 생성된 요약 텍스트를 전자 장치(100)로 전송할 수 있다.

전자 장치(100)는 도 7의 (d)에 도시된 바와 같이, 수신된 요약 텍스트(750)를 제1 영역에 표시된 제1 문서(710) 중 사용자 명령이 입력된 지점에 삽입할 수 있다. 이때, 전자 장치(100)는 요약 텍스트(750)를 다른 텍스트와 구별되도록 표시할 수 있으며, 요약 텍스트 내에 인용 정보(즉, 출처 정보)를 함께 표시할 수 있다.

이에 의해, 사용자는 논문 작성시 검색 결과를 통해 획득된 문서를 요약하여 논문에 삽입함으로써, 더욱 효율적으로 논문을 작성할 수 있게 된다.

도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른, UI를 이용하여 요약 텍스트의 길이 및 논조를 설정하는 실시예를 설명하기 위한 도면이다.

우선, 전자 장치(100)는 도 8의 (a)에 도시된 바와 같이, 복수의 텍스트를 포함하는 기사를 표시할 수 있다. 이때, 기사 중 제목 주위에는 도 8의 (a)에 도시된 바와 같이, 문서 요약 명령을 입력받기　 위한　 요약 아이콘(810)이 표시될 수 있다. 이때, 요약 아이콘(810)은 전자 장치(100)가 기사를 표시할 때, 동시에 표시될 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 요약 아이콘(810)은 기사가 표시된 후 전자 장치(100)의 기설정된 버튼(예를 들어, 인공지능 에이전트를 실행하기 위한 버튼) 또는 기설정된 패턴의 사용자 명령이 입력된 후 표시될 수 있다. 전자 장치(100)의 기설정된 버튼 또는 기설정된 패턴의 사용자 명령이 입력된 경우, 전자 장치(100)는 요약 아이콘(810)을 포함하는 별도의 레이어를 구성하여 기사 상에 표시할 수 있다.

요약 아이콘(810)을 선택하는 사용자 명령(특히, 요약 아이콘(810) 중 요약 설정을 위한 아이콘을 선택하는 사용자 명령)이 입력되면, 전자 장치(100)는 도 8의 (b)에 도시된 바와 같이, 문서 요약 설정을 위한 UI(820)를 표시할 수 있다. 이때, 전자 장치(100)는 문서 요약 설정을 위한 UI(810)를 포함하는 별도의 레이어를 구성하여 기사 상에 표시할 수 있다.　 한편, 상술한 실시예에서는 요약 아이콘(810)이 선택된 후 문서 요약 설정을 위한 UI(820)가 표시되는 것으로 설명하였으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 요약 아이콘(810)과 문서 요약 설정을 위한 UI(820)가 동시에 표시될 수 있다.

특히, 문서 요약 설정을 위한 UI(820)는 요약 텍스트의 길이 및 논조 중 적어도 하나를 설정할 수 있다. 이때, 문서 요약 설정을 위한 UI(820)는 도 8의 (b)에 도시된 바와 같이, 프로그레스 바 형태일 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 복수의 아이템을 포함하는 메뉴 형태일 수 있다.

UI(820)에 사용자 명령이 입력되면, 전자 장치(100)는 사용자 명령에 따른 요약 설정 정보를 생성하고, 문서(기사)에 대한 정보와 함께 요약 설정 정보를 문서 요약 장치(200)에 전송할 수 있다. 이때, 문서에 대한 정보는 기사에 포함된 텍스트일 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 기사에 대응되는 웹 주소에 대한 정보일 수 있다.

문서 요약 장치(200)는 수신된 요약 설정 정보를 바탕으로 문서를 요약하여 요약 텍스트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 요약 텍스트의 길이가 짧게 설정되고, 요약 텍스트의 논조가 중립으로 설정된 경우, 문서 요약 장치(200)는 기사에 포함된 텍스트 중 결과 전달을 위한 핵심 단어를 추출하고, 추출된 단어만을 포함하는 요약 텍스트를 생성할 수 있다. 즉, 문서 요약 장치(200)는 도 8의 (c)에 도시된 바와 같은 결과 전달 위주의 단어만을 포함하는 요약 텍스트를 생성할 수 있다.

또 다른 예로, 요약 텍스트의 길이가 길게 설정되고, 요약 텍스트의 논조가 부정적으로 설정된 경우, 문서 요약 장치(200)는 기사에 포함된 텍스트 중 결과 전달 뿐만 아니라 의견 전달의 위한 단어 또는 문장들 중 부정적인 단어에 높은 가중치를 부가하여 핵심 단어 또는 핵심 문장을 추출하고, 추출된 핵심 단어 또는 핵심 문장을 이용하여 요약 텍스트를 생성할 수 있다. 이때, 문서 요약 장치(200)는 추출된 핵심 단어를 자연어 처리를 통해 자연스러운 문장을 생성하여 요약 텍스트를 생성할 수 있다. 즉, 문서 요약 장치(200)는 도 8의 (d)에 도시된 바와 같이, 결과 전달 위주의 문장뿐만 아니라 의견 대립의 문장을 함께 표시하며, 의견 대립 중 부정적인 의견을 포함하는 요약 텍스트를 생성할 수 있다.

한편, 전자 장치(100)는 기사가 표시된 상태에서 생성된 요약 텍스트를 별도의 팝업 화면으로 제공할 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 기사에 포함된 텍스트 중 요약 텍스트에 대응되는 부분에 마커를 표시할 수 있다.

즉, 상술한 바와 같이, 문서 요약 장치(200)는 UI(820)를 통해 획득된 요약 설정 정보를 통해 사용자가 원하는 요약 텍스트를 제공할 수 있게 된다.

도 9는 본 개시의 다양한 실시예에 따른, 사용자의 히스토리를 바탕으로 요약 텍스트의 길이 및 논조를 설정하는 실시예를 설명하기 위한 도면이다.

우선, 전자 장치(100)는 도 9의 (a)에 도시된 바와 같이, 복수의 기사 링크를 포함하는 웹 페이지를 표시할 수 있다. 이때, 복수의 기사 링크 중 대표 링크(즉, 가장 상단에 위치하는 링크) 주위에는 도 9의 (a)에 도시된 바와 같이, 대표 링크에 대한 문서 요약 명령을 입력받기　 위한　 요약 아이콘(910)이 표시될 수 있다. 이때, 요약 아이콘(910)은 전자 장치(100)가 기사를 표시할 때, 동시에 표시될 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 요약 아이콘(910)은 웹 페이지가 표시된 후 전자 장치(100)의 기설정된 버튼(예를 들어, 인공지능 에이전트를 실행하기 위한 버튼) 또는 기설정된 패턴의 사용자 명령이 입력된 후 표시될 수 있다.

또한, 도 9의 (a)에는 대표 링크에 대응되는 요약 아이콘(910)이 표시되는 것으로 설명하였으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 요약 아이콘(910)을 선택한 후 요약 텍스트를 생성하기 위한 기사 링크를 선택할 수 있다. 또는 복수의 링크 각각에 대응되는 요약 아이콘이 복수의 링크 주위에 표시될 수 있다.

요약 아이콘(910)을 선택하는 사용자 명령이 입력되면, 전자 장치(100)는 대표 링크에 대응되는 사용자 히스토리 정보를 획득할 수 있다. 이때, 사용자 히스토리 정보는 대표 링크와 관련된 사용자 관심도, 사용자의 전문 지식 등을 포함할 수 있다. 대표 링크와 관련된 사용자의 관심도 및 사용자의 전문 지식은 사용자의 나이, 성별 등과 같은 프로파일 정보, 대표 링크에 대응되는 기사와 관련된 다른 기사의 검색 횟수 또는 대표 링크 접속 경로 등을 바탕으로 판단될 수 있다.

전자 장치(100)는 문서(대표 링크)에 대한 정보 및 사용자 히스토리 정보를 문서 요약 장치(200)에 전송할 수 있다. 이때, 전자 장치(100)는 문서에 대한 정보로서, 대표 링크의 웹 주소를 전송할 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 대표 링크에 포함된 기사의 텍스트를 전송할 수 있다.

문서 요약 장치(200)는 문서에 대한 정보 및 사용자 히스토리 정보를 바탕으로 문서를 요약할 수 있다. 일 예로, 사용자 히스토리 정보를 통해 대표 링크에 대응되는 기사가 사용자 비 관심분야(또는 비 전문분야)라고 판단된 경우, 문서 요약 장치(200)는 대표 링크에 대응되는 기사에 포함된 텍스트 중 결과 전달을 위한 핵심 단어를 추출할 수 있다. 이때, 문서 요약 장치(200)는 쉬운 단어를 위주로 핵심 단어를 추출할 수 있으며, 도 9의 (b)에 도시된 바와 같이, 추출된 핵심 단어를 나열하여 요약 텍스트를 생성할 수 있다. 다른 예로, 사용자 히스토리 정보를 통해 대표 링크에 대응되는 기사가 사용자 관심분야(또는 전문분야)라고 판단된 경우, 문서 요약 장치(200)는 도 9의 (c)에 도시된 바와 같이, 대표 링크에 대응되는 기사에 포함된 텍스트 중 핵심 단어 또는 핵심 문장을 추출할 수 있다. 이때, 문서 요약 장치(200)는 전문 용어를 위주로 핵심 단어 또는 핵심 문장을 추출할 수 있으며, 도 9의 (c)에 도시된 바와 같이, 추출된 핵심 단어에 대한 자연어 처리를 통해 자연스러운 문장을 요약 텍스트로 제공할 수 있다.

한편, 전자 장치(100)는 복수의 링크가 표시된 상태에서 생성된 요약 텍스트를 별도의 팝업 화면으로 제공할 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 대표 링크에 대응되는 기사를 표시하고, 기사에 포함된 텍스트 중 요약 텍스트에 대응되는 부분에 마커를 표시할 수 있다.

즉, 상술한 바와 같이, 문서 요약 장치(200)는 사용자 히스토리 정보를 통해 사용자에게 최적화된 요약 텍스트를 제공할 수 있게 된다.

한편, 본 실시예에서는 문서 요약 장치(200)가 대표 링크와 대응되는 기사를 이용하여 요약 텍스트를 생성하는 것으로 설명하였으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 문서 요약 장치(200)는 대표 링크와 대응되는 기사뿐만 아니라 대표 링크와 관련된 다른 링크와 대응되는 기사들을 함께 이용하여 요약 텍스트를 생성할 수 있다.

도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른, 레시피 문서를 요약한 요약 텍스트를 제공하는 실시예를 설명하기 위한 도면이다.

전자 장치(100)는 복수의 레시피 문서에 대응되는 링크를 표시할 수 있다. 이때, 전자 장치(100)는 복수의 링크 중 최상단에 위치하는 링크의 일 영역에 문서 요약을 위한 요약 아이콘(1010)을 함께 표시할 수 있다. 이때, 요약 아이콘(1010)은 사용자에 의해 최상단에 위치하는 링크가 선택되거나 최상단에 위치하는 링크에 커서 또는 하이라이트가 표시되는 경우 표시될 수 있다. 다른 예로, 복수의 링크 각각에 대응되는 요약 아이콘이 대응되는 링크에 표시될 수 있다.

요약 아이콘(1010)을 선택하는 사용자 명령이 입력되면, 전자 장치(100)는 도 10의 (b)에 도시된 바와 같이, 문서 요약 설정을 위한 UI(1020)를 표시할 수 있다. 이때, 전자 장치(100)는 문서 요약 설정을 위한 UI(1010)를 포함하는 별도의 레이어를 구성하여 기사 상에 표시할 수 있다. 한편, 상술한 실시예에서는 요약 아이콘(1010)이 선택된 후 문서 요약 설정을 위한 UI(1020)가 표시되는 것으로 설명하였으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 요약 아이콘(1010)과 문서 요약 설정을 위한 UI(1020)가 동시에 표시될 수 있다.

특히, 문서 요약 설정을 위한 UI(1020)는 요약 텍스트의 길이를 설정할 수 있다. 이때, 문서 요약 설정을 위한 UI(1020)는 도 10의 (b)에 도시된 바와 같이, 프로그레스 바 형태일 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 복수의 아이템을 포함하는 메뉴 형태일 수 있다. 한편, 상술할 실시예에서는 문서 요약 설정을 위한 UI(1020)가 요약 텍스트의 길이만을 설정할 수 있는 것으로 설명하였으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 요약 텍스트에 영상 또는 동영상을 포함할지 여부를 설정할 수 있다.

UI(1020)에 사용자 명령이 입력되면, 전자 장치(100)는 사용자 명령에 따른 요약 설정 정보를 생성하고, 레시피 문서에 대한 정보와 함께 요약 설정 정보를 문서 요약 장치(200)에 전송할 수 있다. 이때, 문서에 대한 정보는 기사에 포함된 텍스트일 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 기사에 대응되는 웹 주소에 대한 정보일 수 있다.

문서 요약 장치(200)는 수신된 요약 설정 정보를 바탕으로 문서를 요약하여 요약 텍스트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 요약 텍스트의 길이가 짧게 설정된 경우, 문서 요약 장치(200)는 레시피 기사에 포함된 텍스트 중 재료를 나타내는 단어를 추출하고, 추출된 단어만을 포함하는 요약 텍스트를 생성할 수 있다. 즉, 문서 요약 장치(200)는 도 10의 (c)에 도시된 바와 같은 재료 위주의 단어만을 포함하는 요약 텍스트를 생성할 수 있다. 또 다른 예로, 요약 텍스트의 길이가 길게 설정된 경우, 문서 요약 장치(200)는 레시피 기사에 포함된 텍스트 중 재료를 나타내는 단어 뿐만 아니라 조리법에 대한 문장을 추출하고, 재료 및 조리법을 포함하는 요약 텍스트를 생성할 수 있다. 즉, 문서 요약 장치(200)는 도 10의 (d)에 도시된 바와 같은 재료 위주의 단어뿐만 아니라 조리법에 대한 문장을 포함하는 요약 텍스트를 생성할 수 있다.

문서 요약 장치(200)는 생성된 요약 텍스트를 전자 장치(100)로 전송할 수 있으며, 전자 장치(100)는 생성된 요약 텍스트를 별도의 전체 화면 또는 팝업 화면에 표시할 수 있다. 또는 전자 장치(100)는 레시피 문서를 표시하고, 레시피 문서 중 생성된 요약 텍스트에 대응되는 부분에 마커를 표시할 수 있다.

한편, 상술한 실시예에서는 UI(1020)를 통해 설정된 요약 설정 정보를 이용하여 레시피 문서를 요약하는 것으로 설명하였으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 사용자의 히스토리 정보를 바탕으로 레시피 문서를 요약할 수 있다. 구체적으로, 요리가 사용자의 전문분야라고 판단된 경우, 문서 요약 장치(200)는 재료 및 조리법에 대한 핵심 단어만을 추출하여 짧은 요약 텍스트를 제공할 수 있으며, 요리가 사용자의 비전문분야라고 판단된 경우, 문서 요약 장치(200)는　 재료 및 조리법에 대한 상세한 단어를 추출하고, 추출된 단어에 대한 자연어 처리를 통해 긴 요약 텍스트를 제공할 수 있다.

한편, 상술한 실시예에서는 레시피 문서를 이용하여 요약 텍스트를 제공하는 것으로 설명하였으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 다른 문서를 이용하여 요약 텍스트를 제공할 수 있다. 예를 들어, 여행관련 문서를 이용하여 요약 텍스트를 제공하는 경우, 사용자에 의해 짧은 요약 텍스트를 생성하는 것으로 설정된 경우, 문서 요약 장치(200)는 여행 관련 문서 중 여행 코스 위주의 단어 또는 문장을 추출하여 요약 텍스트를 생성할 수 있다. 또는, 사용자에 의해 긴 요약 텍스트를 생성하는 것으로 설정된 경우, 문서 요약 장치(200)는 여행 관련 문서 중 여행 코스뿐만 아니라 주요 관광지, 맛집 등에 대한 정보를 포함하는 단어 또는 문장을 추출하여 요약 텍스트를 생성할 수 있다.

도 11은 본 개시의 다양한 실시예에 따른, 요약 텍스트에 포함된 단어를 추가적으로 검색하는 실시예를 설명하기 위한 도면이다.

우선, 전자 장치(100)는 도 11의 (a)에 도시된 바와 같이, 복수의 기사 링크를 포함하는 웹 페이지를 표시할 수 있다. 이때, 복수의 기사 링크 중 대표 링크(즉, 가장 상단에 위치하는 링크) 주위에는 도 11의 (a)에 도시된 바와 같이, 대표 링크에 대한 문서 요약 명령을 입력받기　 위한　 요약 아이콘(1110)이 표시될 수 있다.

요약 아이콘(1110)이 선택된 경우, 전자 장치(100)는 대표 링크에 대한 정보를 문서 요약 장치(200)로 전송하고, 문서 요약 장치(200)는 대표 링크에 대한 정보를 문서 요약 모델에 입력하여 대표 링크에 대응되는 기사에 대한 요약 텍스트를 획득할 수 있다. 이때, 전자 장치(100)는 대표 링크에 대한 정보뿐만 아니라 요약 설정 정보 및 사용자 히스토리 정보를 함께 전송할 수 있으며, 문서 요약 장치(200)는 요약 설정 정보 및 사용자 히스토리 정보를 바탕으로 요약 텍스트를 생성할 수 있다.

문서 요약 장치(200)는 전자 장치(100)로 생성된 요약 텍스트를 전송할 수 있으며, 전자 장치(100)는 도 11의 (b)에 도시된 바와 같이, 팝업 형태의 요약 텍스트를 제공할 수 있다.

요약 텍스트가 제공되는 동안 요약 텍스트에 포함된 단어(또는, 문장, 구) 중 하나가 선택되면, 전자 장치(100)는 선택된 단어에 대한 정보를 외부의 검색 서버로 전송할 수 있다. 예를 들어, 도 11의 (b)에 도시된 요약 텍스트에 포함된 단어 중 "고고도미사일방어체계(THAAD, 사드)"라는 단어가 선택된 경우, 전자 장치(100)는 사용자에 의해 선택된 단어에 대한 상세 정보를 외부 검색 서버로 요청할 수 있다.

외부 검색 서버로부터 선택된 단어에 대한 상세 정보가 수신된 경우, 전자 장치(100)는 도 11의 (c)에 도시된 바와 같이, 선택된 단어에 대한 상세 정보 또는 추가 정보를 요약 텍스트 내에 표시할 수 있다.

한편, 상술한 실시예에서는 외부 검색 서버가 사용자에 의해 선택된 단어에 대한 상세 정보 또는 추가 정보를 제공하는 것으로 설명하였으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 전자 장치(100)는 선택된 단어에 대한 상세 정보 또는 추가 정보를 문서 요약 장치(200)에게 요청할 수 있다. 이때, 문서 요약 장치(200)는 요약 텍스트를 생성하기 위해 이용된 문서를 이용하여 선택된 단어에 대한 상세 정보 또는 추가 정보를 획득할 수 있다. 즉, 문서 요약 장치(200)는 기존의 문서 내에서 선택된 단어에 대한 상세 정보 또는 추가 정보를 획득하여 전자 장치(100)로 제공할 수 있다.

도 12는 본 개시의 다양한 실시예에 따른, 요약 텍스트를 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

문서 요약 장치(200)로부터 요약 텍스트를 수신한 경우, 전자 장치(100)는 다양한 방법으로 요약 텍스트를 제공할 수 있다.

구체적으로, 전자 장치(100)는 도 12의 (a)에 도시된 바와 같이, 기존에 표시되는 문서(예로, 기사) 상에 요약 텍스트에 대응되는 단어 또는 문장에 마커(1210)를 표시하여 요약 텍스트를 제공할 수 있다. 이때, 전자 장치(100)는 문서상에 요약 텍스트에 대응되는 문장 혹은 단어의 위치에 마커(1210)를 표시할 수 있는 별도의 레이어를 생성하여 문서 상에 표시할 수 있다. 또는, 전자 장치(100)는 문서의 스크립트를 수정하여 문서 상에 마커(1210)를 표시할 수 있으며, 요약 텍스트 부분에 마커(1210)가 표시된 별도의 문서 이미지를 생성하여 표시할 수 있다. 한편, 상술한 실시예에서는 요약 텍스트를 제공하기 위하여 문서 상에 요약 텍스트에 대응되는 부분에 마커를 표시하는 것으로 설명하였으나, 이는 일 실시에에 불과할 뿐, 문서 상에 요약 텍스트에 대응되는 텍스트를 다른 텍스트와 구별되게 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 문서 상에 요약 텍스트에 대응되는 텍스트의 크기, 글씨체, 굵기, 밝기, 색 등을 다른 텍스트들과 상이하게 표시할 수 있다.

또한, 전자 장치(100)는 도 12의 (b)에 도시된 바와 같이, 문서(예로, 기사) 상에 요약 텍스트를 포함하는 팝업 화면(1220)을 표시할 수 있다. 이때, 팝업 화면(1220)은 기존의 기사의 표시를 방해하지 않도록 화면 상단에 표시될 수 있다. 그러나, 팝업 화면(1220)은 사용자의 조작에 의해 크기가 조절될 수 있으며, 표시 위치가 변경될 수 있다.

또 다른 예로, 전자 장치(100)는 요약 텍스트를 포함하는 전체 화면을 표시할 수 있으며, 요약 텍스트를 전자 장치(100) 내의 메모리(120)에 저장하거나 외부 클라우드 서버에 저장할 수 있다.

도 13 내지 14b는 본 개시의 일 실시예에 따른, 문서 요약 모델을 학습하고 이용하기 위한 전자 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.

도 13을 참조하면, 프로세서(1300)는 학습부(1310) 및 요약부(1320) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 도 13의 프로세서(1300)는 도 2a 및 도 2b의 전자 장치(100)의 프로세서(140) 또는 데이터 학습 서버(미도시)의 프로세서에 대응될 수 있다.

학습부(1310)는 문서를 요약하여 요약 정보를 생성하는 기준을 갖는 문서 요약 모델을 생성 또는 학습시킬 수 있다. 학습부(1310)는 수집된 학습 데이터를 이용하여 요약 정보를 생성할 수 있는 문서 요약 모델을 생성할 수 있다. 일 예로, 학습부(1310)는 텍스트를 포함하는 문서를 학습 데이터로서 이용하여 문서에 대한 요약 정보를 생성하는 기준을 판단하기 위한 문서 요약 모델을 생성, 학습 또는 갱신시킬 수 있다.

이때, 학습부(1310)는 문서의 유형에 따라 상이한 요약 정보를 생성하는 기준을 갖도록 문서 요약 모델을 학습할 수 있다. 구체적으로, 학습부(1310)는 입력되 문서가 기사, 논문, 레시피 문서 등의 여부에 따라 상이한 기준으로 요약 정보를 생성하도록 문서 요약 모델을 학습할 수 있다. 예를 들어, 학습 데이터로 입력되는 문서가 기사인 경우, 학습부(1310)는 기사의 핵심 단어를 추출하여 결과 전달 위주의 요약 정보를 생성하도록 문서 요약 모델을 학습할 수 있으며, 학습 데이터로 입력되는 문서가 논문인 경우, 학습부(1310)는 요약이나 결론에 포함된 단어 또는 문장을 추출하여 요약 정보를 생성하도록 문서 요약 모델을 학습할 수 있다.

요약부(1320)는 소정의 문서 데이터를 학습된 문서 요약 모델의 입력 데이터로 사용하여, 소정의 문서에 대한 요약 정보를 생성할 수 있다. 일 예로, 요약부(1320)는 텍스트가 포함된 문서 데이터를 학습된 요약부의 입력 데이터로 사용하여 사용자에 의해 선택된 문서에 대한 요약 정보를 생성할 수 있다.

학습부(1310)의 적어도 일부 및 요약부(1320)의 적어도 일부는, 소프트웨어 모듈로 구현되거나 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 전자 장치에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 학습부(1310) 및 요약부(1320) 중 적어도 하나는 인공 지능(AI; artificial intelligence)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)의 일부로 제작되어 전술한 각종 전자 장치 또는 문서 요약 장치(200)에 탑재될 수도 있다. 이때, 인공 지능을 위한 전용 하드웨어 칩은 확률 연산에 특화된 전용 프로세서로서, 기존의 범용 프로세서보다 병렬처리 성능이 높아 기계 학습과 같은 인공 지능 분야의 연산 작업을 빠르게 처리할 수 있다. 학습부(1310) 및 요약부(1320)가 소프트웨어 모듈(또는, 인스트럭션(instruction) 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 이 경우, 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다. 또는, 소프트웨어 모듈 중 일부는 OS(Operating System)에 의해 제공되고, 나머지 일부는 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다.

　이 경우, 학습부(1310) 및 요약부(1320)는 하나의 전자 장치에 탑재될 수도 있으며, 또는 별개의 전자 장치들에 각각 탑재될 수도 있다. 예를 들어, 학습부(1310) 및 요약부(1320) 중 하나는 전자 장치(100)에 포함되고, 나머지 하나는 외부의 서버에 포함될 수 있다. 또한, 학습부(1310) 및 요약부(1320)는 유선 또는 무선으로 통하여, 학습부(1310)가 구축한 모델 정보를 요약부(1320)로 제공할 수도 있고, 학습부(1320)로 입력된 데이터가 추가 학습 데이터로서 학습부(1310)로 제공될 수도 있다.

도 14a는, 다양한 실시예에 따른 학습부(1310) 및 요약부(1320)의 블록도이다.

도 14a의 (a)를 참조하면, 일부 실시예에 따른 학습부(1310)는 학습 데이터 획득부(1310-1) 및 모델 학습부(1310-4)를 포함할 수 있다. 또한, 학습부(1310)는 학습 데이터 전처리부(1310-2), 학습 데이터 선택부(1310-3) 및 모델 평가부(1310-5) 중 적어도 하나를 선택적으로 더 포함할 수 있다.

학습 데이터 획득부(1310-1)는 문서에 대한 요약 정보를 생성하기 위한 요약부에 필요한 학습 데이터를 획득할 수 있다. 본 개시의 실시예로, 학습 데이터 획득부(1310-1)는 논문, 기사, e-book 컨텐츠 등과 같이, 텍스트를 포함하는 문서를 학습 데이터로서 획득할 수 있다. 학습 데이터는 학습부(1310) 또는 학습부(1310)의 제조사가 수집 또는 테스트한 데이터가 될 수도 있다.

모델 학습부(1310-4)는 학습 데이터를 이용하여, 요약부이 소정의 문서를 어떻게 요약할지에 관한 판단 기준을 갖도록 학습시킬 수 있다. 일 예로, 모델 학습부(1310-4)는 문서에 포함된 단어의 출현 빈도, 단어의 위치, 단어들과의 관계 등을 바탕으로 핵심 단어를 추출하고, 추출된 핵심 단어를 이용하여 요약 정보를 생성하도록 요약부을 학습할 수 있다. 또한, 모델 학습부(1310-4)는 복수의 문서를 이용하여 요약 정보를 생성하도록 요약부을 학습할 수 있다. 구체적으로, 모델 학습부(1310-4)는 복수의 문서에 포함된 단어들 중 공통적으로 나오는 단어를 바탕으로 요약 정보를 생성하도록 요약부을 학습할 수 있다.

특히, 모델 학습부(1310-4)는 학습 데이터 중 적어도 일부를 판단 기준으로 이용하는 지도 학습(supervised learning)을 통하여, 요약부을 학습시킬 수 있다. 또는, 모델 학습부(1310-4)는, 예를 들어, 별다른 지도 없이 학습 데이터를 이용하여 스스로 학습함으로써, 요약 정보를 생성하기 위한 기준을 발견하는 비지도 학습(unsupervised learning)을 통하여, 요약부 모델을 학습시킬 수 있다. 또한, 모델 학습부(1310-4)는, 예를 들어, 학습에 따른 상황 판단의 결과가 올바른 지에 대한 피드백을 이용하는 강화 학습(reinforcement learning)을 통하여, 요약부을 학습시킬 수 있다. 또한, 모델 학습부(1310-4)는, 예를 들어, 오류 역전파법(error back-propagation) 또는 경사 하강법(gradient descent)을 포함하는 학습 알고리즘 등을 이용하여 요약부을 학습시킬 수 있다

또한, 모델 학습부(1310-4)는 입력 데이터를 이용하여 요약 정보를 생성하기 위하여 어떤 학습 데이터를 이용해야 하는지에 대한 선별 기준을 학습할 수도 있다.

모델 학습부(1310-4)는 미리 구축된 요약부이 복수 개가 존재하는 경우, 입력된 학습 데이터와 기본 학습 데이터의 관련성이 큰 요약부을 학습할 요약부로 결정할 수 있다. 이 경우, 기본 학습 데이터는 데이터의 타입별로 기 분류되어 있을 수 있으며, 요약부은 데이터의 타입별로 미리 구축되어 있을 수 있다. 예를 들어, 기본 학습 데이터는 학습 데이터가 생성된 지역, 학습 데이터가 생성된 시간, 학습 데이터의 크기, 학습 데이터의 장르, 학습 데이터의 생성자, 학습 데이터 내의 유형 등과 같은 다양한 기준으로 기 분류되어 있을 수 있다.　 예를 들어, 모델 학습부(1310-4)는 기사에 대한 요약 정보를 생성하기 위한 제1 문서 요약 모델 및 논문에 대한 요약 정보를 생성하기 위한 제2 문서 요약 모델을 생성할 수 있다.

모델이 학습되면, 모델 학습부(1310-4)는 학습된 문서 요약 모델을 저장할 수 있다. 이 경우, 모델 학습부(1310-4)는 학습된 문서 요약 모델을 전자 장치(100)의 메모리(130)에 저장할 수 있다. 또는, 모델 학습부(1310-4)는 학습된 문서 요약 모델을 전자 장치(100)와 유선 또는 무선 네트워크로 연결되는 서버의 메모리에 저장할 수도 있다.

학습부(1310)는 문서 요약 모델의 결과를 향상시키거나, 문서 요약 모델의 생성에 필요한 자원 또는 시간을 절약하기 위하여, 학습 데이터 전처리부(1310-2) 및 학습 데이터 선택부(1310-3)를 더 포함할 수도 있다.

학습 데이터 전처리부(1310-2)는 요약 정보 생성을 위한 학습에 획득된 데이터가 이용될 수 있도록, 획득된 데이터를 전처리할 수 있다. 학습 데이터 전처리부(1310-2)는 모델 학습부(1310-4)가 요약 정보 생성을 위한 학습을 위하여 획득된 데이터를 이용할 수 있도록, 획득된 데이터를 기 설정된 포맷으로 가공할 수 있다.

학습 데이터 선택부(1310-3)는 학습 데이터 획득부(1310-1)에서 획득된 데이터 또는 학습 데이터 전처리부(1310-2)에서 전처리된 데이터 중에서 학습에 필요한 데이터를 선택할 수 있다. 선택된 학습 데이터는 모델 학습부(1310-4)에 제공될 수 있다. 학습 데이터 선택부(1310-3)는 기 설정된 선별 기준에 따라, 획득되거나 전처리된 데이터 중에서 학습에 필요한 학습 데이터를 선택할 수 있다. 예를 들어, 학습 데이터 선택부(1310-3)는 입력된 문서 데이터 중 텍스트 관련 데이터만을 학습 데이터로 선택할 수 있다. 또한, 학습 데이터 선택부(1310-3)는 모델 학습부(1310-4)에 의한 학습에 의해 기 설정된 선별 기준에 따라 학습 데이터를 선택할 수도 있다.

학습부(1310)는 문서 요약 모델의 출력 결과를 향상시키기 위하여, 모델 평가부(1310-5)를 더 포함할 수도 있다.

모델 평가부(1310-5)는 문서 요약 모델에 평가 데이터를 입력하고, 평가 데이터로부터 출력되는 출력 결과가 소정 기준을 만족하지 못하는 경우, 모델 학습부(1310-4)로 하여금 다시 학습하도록 할 수 있다. 이 경우, 평가 데이터는 문서 요약 모델을 평가하기 위한 기 정의된 데이터일 수 있다.

예를 들어, 모델 평가부(1310-5)는 평가 데이터에 대한 학습된 문서 요약 모델의 출력 결과 중에서, 출력 결과가 정확하지 않은 평가 데이터의 개수 또는 비율이 미리 설정된 임계치를 초과하는 경우 소정 기준을 만족하지 못한 것으로 평가할 수 있다.

한편, 학습된 문서 요약 모델이 복수 개가 존재하는 경우, 모델 평가부(1310-5)는 각각의 학습된 문서 요약 모델에 대하여 소정 기준을 만족하는지를 평가하고, 소정 기준을 만족하는 모델을 최종 문서 요약 모델로서 결정할 수 있다. 이 경우, 소정 기준을 만족하는 모델이 복수 개인 경우, 모델 평가부(1310-5)는 평가 점수가 높은 순으로 미리 설정된 어느 하나 또는 소정 개수의 모델을 최종 문서 요약 모델로서 결정할 수 있다.

도 14a의 (b)를 참조하면, 일부 실시예에 따른 요약부(1320)는 요약 데이터 획득부(1320-1) 및 요약 결과 제공부(1320-4)를 포함할 수 있다. 또한, 요약부(1320)는 요약 데이터 전처리부(1320-2), 요약 데이터 선택부(1320-3) 및 모델 갱신부(1320-5) 중 적어도 하나를 선택적으로 더 포함할 수 있다.

요약 데이터 획득부(1320-1)는 요약 정보 생성에 필요한 문서 데이터를 획득할 수 있다. 요약 결과 제공부(1320-4)는 요약 데이터 획득부(1320-1)에서 획득된 데이터를 입력 값으로 학습된 문서 요약 모델에 적용하여 요약 정보를 생성할 수 있다. 요약 결과 제공부(1320-4)는 입력되는 문서의 유형에 따른 요약 정보를 제공할 수 있다. 요약 결과 제공부(1320-4)는 후술할 요약 데이터 전처리부(1320-2) 또는 요약 데이터 선택부(1320-3)에 의해 선택된 데이터를 입력 값으로 문서 요약 모델에 적용하여 요약 정보를 획득할 수 있다.

일 실시예로, 요약 결과 제공부(1320-4)는 요약 데이터 획득부(1320-1)에서 획득한 텍스트를 포함하는 문서 데이터를 학습된 문서 요약 모델에 적용하여 요약 정보를 생성할 수 있다.

요약부(1320)는 문서 요약 모델의 출력 결과를 향상시키거나, 출력 결과의 제공을 위한 자원 또는 시간을 절약하기 위하여, 요약 데이터 전처리부(1320-2) 및 요약 데이터 선택부(1320-3)를 더 포함할 수도 있다.

요약 데이터 전처리부(1320-2)는 문서 데이터가 요약 데이터로서 이용될 수 있도록, 획득된 데이터를 전처리할 수 있다. 요약 데이터 전처리부(1320-2)는 요약 결과 제공부(1320-4)가 요약 정보 생성을 위하여 획득된 데이터를 이용할 수 있도록, 획득된 데이터를 기 정의된 포맷으로 가공할 수 있다.

요약 데이터 선택부(1320-3)는 요약 데이터 획득부(1320-1)에서 획득된 데이터 또는 요약 데이터 전처리부(1320-2)에서 전처리된 데이터 중에서 요약 정보 생성에 필요한 데이터를 선택할 수 있다. 선택된 데이터는 요약 결과 제공부(1320-4)에게 제공될 수 있다. 요약 데이터 선택부(1320-3)는 요약 정보 생성을 위한 기 설정된 선별 기준에 따라, 획득되거나 전처리된 데이터 중에서 일부 또는 전부를 선택할 수 있다. 또한, 요약 데이터 선택부(1320-3)는 모델 학습부(1310-4)에 의한 학습에 의해 기 설정된 선별 기준에 따라 데이터를 선택할 수도 있다.

모델 갱신부(1320-5)는 요약 결과 제공부(1320-4)에 의해 제공되는 출력 결과에 대한 평가에 기초하여, 문서 요약 모델이 갱신되도록 제어할 수 있다. 예를 들어, 모델 갱신부(1320-5)는 요약 결과 제공부(1320-4)에 의해 제공되는 출력 결과를 모델 학습부(1310-4)에게 제공함으로써, 모델 학습부(1310-4)가 문서 요약 모델을 추가 학습 또는 갱신하도록 요청할 수 있다.

도 14b는, 일 실시예에 따른 전자 장치(100) 및 외부의 서버(S)가 서로 연동함으로써 데이터를 학습하고 요약 정보를 생성하는 예시를 나타내는 도면이다.

도 14b를 참조하면, 외부의 서버(S)는 요약 정보를 생성하기 위한 문서 요약 모델을 학습할 수 있으며, 전자 장치(100)는 서버(S)에 의한 학습 결과에 기초하여 요약 정보를 생성할 수 있다.

이 경우, 서버(S)의 모델 학습부(1310-4)는 도 13에 도시된 학습부(1310)의 기능을 수행할 수 있다. 서버(S)의 모델 학습부(1310-4)는 요약 정보를 어떻게 생성할지에 관한 기준을 학습할 수 있다.

*또한, 전자 장치(100)의 요약 결과 제공부(1320-4)는 요약 데이터 선택부(1320-3)에 의해 선택된 문서 데이터를 서버(S)에 의해 생성된 문서 요약 모델에 적용하여 문서에 대한 요약 정보를 획득할 수 있다. 또는, 전자 장치(100)의 요약 결과 제공부(1320-4)는 서버(S)에 의해 생성된 문서 요약 모델을 서버(S)로부터 수신하고, 수신된 문서 요약 모델을 이용하여 요약 정보를 생성할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)의 요약 결과 제공부(1320-4)는 요약 데이터 선택부(1320-3)에 의해 선택된 문서 데이터를 서버(S)로부터 수신된 문서 요약 모델에 적용하여, 문서에 대한 요약 정보를 획득할 수 있다.

도 15는 본 개시의 일 실시예에 따른, 검색어를 바탕으로 검색된 적어도 하나의 문서에 대한 요약 정보를 다른 문서로 삽입하는 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.

우선, 전자 장치(100)는 검색어를 입력받을 수 있다(S1510). 이때, 전자 장치(100)는 제1 영역에 제1 문서를 표시하고, 제2 영역에 검색창을 표시할 수 있으며, 입력된 검색어를 제2 영역의 검색창에 표시할 수 있다.

전자 장치(100)는 검색어에 대한 검색 요청이 수신되었는지 여부를 판단할 수 있다(S1520). 이때, 검색어에 대한 검색 요청은 검색창에 포함된 검색 아이콘을 선택하는 아이콘을 선택하는 사용자 명령이 입력되는 것일 수 있다.

검색어에 대한 검색 요청이 수신된 경우, 전자 장치(100)는 검색어를 바탕으로 복수의 문서를 검색할 수 있다(S1530). 이때, 전자 장치(100)는 전자 장치(100) 내에 저장된 복수의 문서를 검색할 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 외부의 검색 서버(또는 클라우드 서버)에 저장된 복수의 문서를 검색할 수 있다.

전자 장치(100)는 검색된 복수의 문서를 제공할 수 있다(S1540). 이때, 전자 장치(100)는 제2 영역 상에 검색된 복수의 문서를 제공할 수 있다.

전자 장치(100)는 복수의 문서 중 적어도 하나에 대한 요약 정보를 요청하기 위한 사용자 명령이 입력되었는지 여부를 판단할 수 있다(S1550). 이때, 복수의 문서 중 적어도 하나에 대한 요약 정보를 요청하기 위한 사용자 명령은 복수의 문서 중 적어도 하나를 선택하여 제1 문서가 표시된 제1 영역 중 일 지점으로 드래그하 사용자 명령일 수 있다.

전자 장치(100)는 요약 정보를 획득하도록 인공지능 학습모델에 선택된 문서를 입력하여 선택된 문서의 요약 정보를 획득할 수 있다(S1560). 이때, 인공지능 학습모델은 요약 정보를 획득하도록 학습된 모델로서, 문서에 대한 정보, 요약 설정 정보, 사용자 히스토리 정보 등을 바탕으로 요약 정보를 생성할 수 있다.

전자 장치(100)는 요약 정보를 다른 문서에 삽입할 수 있다(S1570). 구체적으로, 전자 장치(100)는 요약 정보를 다른 문서 중 사용자 명령이 입력된 지점에 삽입할 수 있다. 이때, 전자 장치(100)는 요약 정보를 다른 텍스트와 구별하여 제공할 수 있으며, 요약 정보에 인용 정보를 함께 제공할 수 있다.

도 16 내지 19는 본 개시의 다양한 실시예에 따른, 요약 모델을 이용하는 네트워크 시스템의 흐름도이다.

도 16 내지 도 19에서, 문서 요약 모델을 이용하는 네트워크 시스템은 제1 구성 요소(1601,1701,1801,1901), 제2 구성 요소(1602,1702,1802,1902) 및 제3 구성 요소(1703) 중 적어도 두 개를 포함할 수 있다.

여기서, 제1 구성 요소(1601,1701,1801,1901)는 전자 장치(100)이고, 제2 구성 요소(1602,1702,1802,1902)는 텍스트 요약 모델이 저장된 서버가 될 수 있다. 또는, 제1 구성 요소(1601,1701,1801,1901)는 범용 프로세서이고, 제2 구성 요소(1602,1702,1802,1902)는 인공 지능 전용 프로세서가 될 수 있다. 또는, 제1 구성 요소(1601,1701,1801,1901)는 적어도 하나의 어플리케이션이 될 수 있고, 제2 구성 요소(1602,1702,1802,1902)는 운영 체제(operating system, OS)가 될 수 있다. 즉, 제2 구성 요소(1602,1702,1802,1902)는 제1 구성 요소(1601,1701,1801,1901)보다 더 집적화되거나, 전용화되거나, 딜레이(delay)가 작거나, 성능이 우세하거나 또는 많은 리소스를 가진 구성 요소로서 인공지능 학습모델의 생성, 갱신 또는 적용 시에 요구되는 많은 연산을 제1 구성 요소(1601,1701,1801,1901)보다 신속하고 효과적으로 처리 가능한 구성 요소가 될 수 있다.

이 경우, 제1 구성 요소(1601,1701,1801,1901) 및 제2 구성 요소(1602,1702,1802,1902) 간에 데이터를 송/수신하기 위한 인터페이스가 정의될 수 있다.

예로, 인공지능 학습모델에 적용할 학습 데이터를 인자 값(또는, 매개 값 또는 전달 값)으로 갖는 API(application program interface)가 정의될 수 있다. API는 어느 하나의 프로토콜(예로, 전자 장치(100)에서 정의된 프로토콜)에서 다른 프로토콜(예로, 서버에서 정의된 프로토콜)의 어떤 처리를 위해 호출할 수 있는 서브 루틴 또는 함수의 집합으로 정의될 수 있다. 즉, API를 통하여 어느 하나의 프로토콜에서 다른 프로토콜의 동작이 수행될 수 있는 환경을 제공될 수 있다.

한편, 제3 구성 요소(1703)는 제1 구성 요소(1701) 및 제2 구성 요소(1702) 중 적어도 하나에서 수신한 데이터에 기반하여 문서와 관련된 다른 문서를 수집하여 제공할 수 있다. 제3 구성 요소(1703)는 예로, 도 2c의 문서 수집 장치(300)에 대응될 수 있다. 이 때, 제3 구성 요소(1703)가 수신하는 데이터는, 예로, 사용자에 의해 선택된 문서에 대한 정보가 될 수 있다.

일 실시예로, 도 16에서, 제1 구성 요소(1601)는 문서에 대한 요약 명령을 입력받을 수 있다(S1610). 이때, 문서에 대한 요약 명령은 문서에 포함된 요약 아이콘을 선택하는 명령, 검색된 복수의 문서 중 적어도 하나를 선택하는 명령 등일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

제1 구성 요소(1601)는 UI를 표시할 수 있다(S1620). 이때, UI는 요약 설정 정보를 생성하기 위한 UI로서, 요약 정보의 길이 또는 논조를 설정하기 위한 UI일 수 있다.

제1 구성 요소(1601)는 요약 설정 정보, 사용자 히스토리 정보를 획득할 수 있다(S1630). 이때, 제1 구성 요소(1601)는 UI를 통해 입력된 사용자 명령에 ek라 요약 설정 정보를 획득할 수 있으며, 사용자 프로파일 정보 및 사용 이력 정보를 포함하는 사용자 히스토리 정보를 획득할 수 있다.

제1 구성 요소(1601)는 제2 구성 요소(1602)로 문서에 대한 정보, 요약 설정 정보, 사용자 히스토리 정보를 전송할 수 있다(S1640).

제2 구성 요소(1602)는 획득된 정보들을 바탕으로 문서 요약을 수행할 수 있다. 구체적으로, 제2 구성 요소(1602)는 획득된 문서에 대한 정보를 입력 데이터로 인공지능 학습모델에 적용하여 요약 정보를 생성할 수 있다. 이때, 제2 구성 요소(1602)는 획득된 요약 설정 정보 및 사용자 히스토리 정보를 바탕으로 요약 정보의 파라미터를 설정하여 요약 정보를 생성할 수 있다.

제2 구성 요소(1602)는 요약 정보를 제1 구성 요소(1601)로 전송할 수 있다(S1660).

제1 구성 요소(1601)는 생성된 요약 정보를 제공할 수 있다(S1670). 이때, 제1 구성 요소(1601)는 생성된 요약 정보를 별도의 화면으로 제공할 수 있으며, 현재 표시되는 문서 중 요약 정보에 대응되는 부분에 마커를 제공할 수 있다.

다른 실시예로, 도 17에서는, 제1 구성 요소(1701)는 문서에 대한 요약 명령을 입력받고(S1710), UI를 표시할 수 있다(S1720). 그리고, 제1 구성 요소(1701)는 UI를 통해 요약 설정 정보를 획득하고, 사용자 히스토리 정보를 획득할 수 있다(S1730). 그리고, 제1 구성 요소(1701)는 제2 구성 요소(1702)로 문서에 대한 정보, 요약 설정 정보, 사용자 히스토리 정보를 전송할 수 있다(S1740). 도 17의 S1710 단계 내지 S1740 단계는 도 16의 S1610 단계 내지 S1640 단계에 대응되므로, 중복되는 설명은 생략한다.

제2 구성 요소(1702)는 제3 구성 요소(1703)로 문서와 관련된 다른 문서를 요청할 수 있다(S1750). 이때, 요청에는 문서에 대한 정보를 포함할 수 있다.

제3 구성 요소(1703)는 문서에 대한 정보를 바탕으로 다른 문서를 검색할 수 있다(S1760). 이때, 다른 문서는 문서와 관련된 문서로서, 예로, 문서가 기사인 경우, 다른 문서는 관련 기사 또는 후속 기사이며, 문서가 논문인 경우, 다른 문서는 동일한 분야의 논문, 유사한 제목을 가지는 논문 등일 수 있다.

제3 구성 요소(1703)는 문서와 관련된 다른 문서를 제2 구성 요소(1702)로 전송할 수 있다(S1770).

제2 구성 요소(1702)는 문서에 대한 정보 및 문서와 관련된 다른 문서를 이용하여 문서를 요약할 수 있다(S1780). 구체적으로, 제2 구성 요소(1702)는 문서에 대한 정보 및 문서와 관련된 다른 문서를 입력 데이터로 학습된 인공지능 학습모델에 적용하여 요약 정보를 획득할 수 있다. 이때, 인공지능 학습모델은 문서 및 관련된 다른 문서에 공통적으로 포함된 단어(또는 문장, 구)를 바탕으로 요약 정보를 생성할 수 있다. 뿐만 아니라, 제2 구성 요소(1702)는 제1 구성 요소(1701)로부터 획득한 요약 설정 정보 및 사용자 히스토리 정보를 바탕으로 인공지능 학습모델의 파라미터를 설정하여 요약 정보를 생성할 수 있다.

제2 구성 요소(1702)는 요약 정보를 제1 구성 요소(1701)로 전송할 수 있다(S1790). 제1 구성 요소(1701)는 생성된 요약 정보를 제공할 수 있다(S1795).

다른 실시예로, 도 18에서는, 제1 구성 요소(1801)는 검색 요청을 입력받을 수 있다(S1810). 구체적으로, 제1 구성 요소(1801)는 사용자에 의해 입력된 검색어를 기반으로 복수의 문서를 검색하기 위한 검색 요청을 입력받을 수 있다. 이때, 검색어는 웹 브라우저의 검색창에 입력된 검색어일 수 있다.

제1 구성 요소(1801)는 검색어에 대한 정보를 제2 구성 요소(1802)로 전송할 수 있다(S1820).

이때, 제2 구성 요소(1802)는 검색어를 바탕으로 복수의 문서를 검색할 수 있다(S1830). 제2 구성 요소(1802)는 검색된 복수의 문서를 제1 구성 요소(1801)로 전송할 수 있다(S1840).

제1 구성 요소(1801)는 복수의 문서 중 적어도 하나에 대한 요약 정보를 요청하는 명령을 입력받을 수 있다(S1850). 제1 구성 요소(1801)는 요약 명령을 제2 구성 요소(1802)로 전송할 수 있다(S1860). 이때, 요약 명령에는 적어도 하나의 문서에 대한 정보와 검색어에 대한 정보가 포함될 수 있다. 또한, UI 통해 요약 설정 정보가 획득되거나 사용자 히스토리 정보가 획득된 경우, 제1 구성 요소(1801)는 요약 설정 정보 또는 사용자 히스토리 정보를 요청 명령과 함께 제2 구성 요소(1802)로 전송할 수 있다.

제2 구성 요소(1802)는 인공지능 학습 모델을 이용하여 검색어와 관련된 요약 정보를 획득할 수 있다(S1870). 구체적으로, 복수의 문서 중 적어도 하나에 대한 요약 정보를 요청하는 사용자 명령이 수신되면, 제2 구성 요소(1802)는 요약 정보를 획득하도록 학습된 인공지능 학습모델에 복수의 문서 중 적어도 하나를 입력하여 검색어와 관련된, 적어도 하나의 문서에 대한 요약 정보를 획득할 수 있다.

제2 구성 요소(1802)는 요약 정보를 제1 구성 요소(1801)로 전송할 수 있다(S1880).

제1 구성 요소(1801)는 수신된 요약 정보를 제공할 수 있다(S1890).

다른 실시예로, 도 19에서는, 제1 구성요소(1901)는 제1 문서를 표시할 수 있다(S1910).

제1 구성 요소(1901)는 사용자에 의해 검색어를 입력받을 수 있다(S1920). 이때, 제1 구성 요소(1901)는 검색어를 제2 구성 요소(1902)로 전송할 수 있다(S1930).

제2 구성 요소(1902)는 검색어를 바탕으로 복수의 제2 문서를 검색할 수 있다(S1940) 제2 구성 요소(1902)는 검색된 복수의 제2 문서를 제1 구성 요소(1901)로 전송할 수 있다(S1950).

제1 구성 요소(1901)는 복수의 제2 문서 중 적어도 일부를 제1 문서로 삽입하기 위한 삽입 명령을 입력받을 수 있다(S1960). 이때, 삽입 명령은 검색된 복수의 제2 문서 중 일부를 선택하여 제1 문서 중 사용자가 삽입하길 원하는 위치로 드래그하는 명령일 수 있다.

제1 구성 요소(1901)는 적어도 하나의 제2 문서를 제2 구성 요소(1902)로 전송할 수 있다(S1970). 이때, 제1 구성 요소(1901)는 검색어를 함께 전송할 수 있다.

제2 구성 요소(1902)는 인공지능 학습 모델을 이용하여 요약 정보를 획득할 수 있다(S1980). 구체적으로, 제2 구성 요소(1902)는 요약 정보를 획득하도록 학습된 인공지능 학습모델에 복수의 제2 문서 중 적어도 하나를 입력하여 검색어와 관련된 적어도 하나의 제2 문서에 대한 요약 정보를 획득할 수 있다.

제2 구성 요소(1902)는 요약 정보를 제1 구성 요소(1901)로 전송할 수 있다(S1990).

제1 구성 요소(1901)는 요약 정보를 제1 문서에 삽입할 수 있다(S1995).

도 20은 본 개시의 일 실시예에 따른, 서버의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

서버는 검색어에 대한 검색 요청을 수신할 수 있다(S2010).

서버는 검색어를 바탕으로 복수의 문서를 검색하여 전자 장치(100)로 제공할 수 있다(S2020).

서버는 검색된 복수의 문서 중 적어도 하나에 대한 요약 정보를 요청하는 사용자 명령을 수신할 수 있다(S2030).

서버는 요약 정보를 획득하도록 학습된 인공지능 학습모델에 복수의 문서 중 적어도 하나를 입력하여 검색어와 관련된, 적어도 하나의 문서에 대한 요약 정보를 획득할 수 있다(S2040).

서버(200)는 획득된 요약 정보를 전자 장치(100)로 제공할 수 있다(S2050).

도 21은 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

전자 장치(100)는 제1 문서가 표시되는 동안 검색어를 입력받을 수 있다(S2110).

전자 장치(100)는 검색어에 대한 검색 요청을 수신할 수 있다(S2120).

전자 장치(100)는 검색어를 바탕으로 복수의 제2 문서를 검색하여 제공할 수 있다(S2130).

전자 장치(100)는 복수의 제2 문서 중 적어도 하나에 대한 요약 정보를 제1 문서에 삽입하는 사용자 명령을 입력받을 수 있다(S2140).

전자 장치(100)는 요약 정보를 획득하도록 학습된 인공지능 학습모델에 복수의 제2 문서 중 적어도 하나를 입력하여 검색어와 관련된 적어도 하나의 제2 문서에 대한 요약 정보를 획득할 수 있다(S2150).

전자 장치(100)는 제1 문서 상에 획득된 요약 정보를 삽입할 수 있다.(S2160).

본 개시에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구성된 유닛을 포함하며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)으로 구성될 수 있다.

본 개시의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체(machine-readable storage media에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 기기는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시예들에 따른 전자 장치(예: 전자 장치(100))를 포함할 수 있다. 상기 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 프로세서가 직접, 또는 상기 프로세서의 제어하에 다른 구성요소들을 이용하여 상기 명령에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 명령은 컴파일러 또는 인터프리터에 의해 생성 또는 실행되는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 신호(signal)를 포함하지 않으며 실재(tangible)한다는 것을 의미할 뿐 데이터가 저장매체에 반영구적 또는 임시적으로 저장됨을 구분하지 않는다.

일시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 온라인으로 배포될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

다양한 실시예들에 따른 구성 요소(예: 모듈 또는 프로그램) 각각은 단수 또는 복수의 개체로 구성될 수 있으며, 전술한 해당 서브 구성 요소들 중 일부 서브 구성 요소가 생략되거나, 또는 다른 서브 구성 요소가 다양한 실시예에 더 포함될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 일부 구성 요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 개체로 통합되어, 통합되기 이전의 각각의 해당 구성 요소에 의해 수행되는 기능을 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따른, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성 요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.

110: 디스플레이 120: 메모리
130: 사용자 입력부 140: 프로세서
150: 카메라 160: 통신부
170: 오디오 출력부

Claims

전자 장치의 제어 방법에 있어서,
사용자 인터페이스를 표시하는 단계;
상기 사용자 인터페이스를 통해 검색어가 입력되면, 상기 검색어를 포함하는 검색 요청을 제1 서버로 전송하는 단계;
상기 제1 서버로부터 상기 검색어에 관련된 검색 결과가 수신되면, 상기 검색 결과에 포함된 복수의 문서에 대한 정보를 상기 사용자 인터페이스 내에 표시하는 단계;
상기 복수의 문서 중 요약 정보를 획득할 적어도 하나의 문서를 선택하는 사용자 입력이 수신되면, 학습된 신경망 모델을 포함하는 제2 서버로 상기 선택된 적어도 하나의 문서에 대한 요약 요청을 제2 서버로 전송하는 단계; 및
상기 제2 서버로부터 상기 선택된 적어도 하나의 문서에 대한 요약 정보가 수신되면, 상기 요약 정보를 상기 사용자 인터페이스 내에 표시하는 단계; 를 포함하는 전자 장치의 제어 방법.
제1 항에 있어서,
상기 복수의 문서에 대한 정보를 표시하는 단계는, 상기 복수의 문서에 대한 정보를 상기 사용자 인터페이스 내의 제1 영역에 표시하고,
상기 요약 정보를 표시하는 단계는, 상기 요약 정보를 상기 사용자 인터페이스 내의 상기 제1 영역과 상이한 제2 영역에 표시하는 전자 장치의 제어 방법.
제1 항에 있어서,
상기 신경망 모델은, 상기 사용자 인터페이스를 통해 입력된 사용자 명령에 따라 요약 정보의 요약 길이가 설정된 경우, 상기 설정된 요약 길이에 따라 상기 선택된 적어도 하나의 문서에 대한 요약 정보를 획득하는 전자 장치의 제어 방법.
제1 항에 있어서,
상기 요약 요청을 제2 서버로 전송하는 단계는,
상기 선택된 적어도 하나의 문서에 대한 정보 및 상기 검색어에 대한 정보를 상기 제2 서버로 전송하는 전자 장치의 제어 방법.
제1 항에 있어서,
상기 신경망 모델은 사용자 히스토리 정보를 바탕으로 설정된 요약 길이에 따라 상기 선택된 적어도 하나의 문서에 대한 요약 정보를 획득하는 전자 장치의 제어 방법.
제1 항에 있어서,
상기 신경망 모델은 상기 복수의 문서 중 적어도 두 개의 문서가 선택되면, 상기 적어도 두 개의 문서에 공통적으로 포함된 문장 또는 텍스트에 기초하여 상기 적어도 두 개의 문서를 요약하는 전자 장치의 제어 방법.
제1 항에 있어서,
상기 신경망 모델은 상기 선택된 적어도 하나의 문서가 목차를 포함하는 경우, 상기 선택된 적어도 하나의 문서에 포함된 목차에 기초하여 상기 선택된 적어도 하나의 문서를 요약하는 전자 장치의 제어 방법.
제1 항에 있어서,
상기 요약 정보 중 적어도 하나의 단어를 선택하는 사용자 명령이 수신되면, 상기 복수의 문서 중 적어도 하나로부터 상기 선택된 적어도 하나의 단어에 대한 추가 정보를 획득하여 제공하는 단계; 를 더 포함하는 전자 장치의 제어 방법.
전자 장치에 있어서,
통신부;
디스플레이;
적어도 하나의 인스트럭션(instruction)을 저장하는 메모리; 및
상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행하는 프로세서; 를 포함하고,
상기 프로세서는,
사용자 인터페이스를 표시하도록 상기 디스플레이를 제어하고,
상기 사용자 인터페이스를 통해 검색어가 입력되면, 상기 검색어를 포함하는 검색 요청을 제1 서버로 전송하도록 통신부를 제어하며,
상기 통신부를 통해 상기 제1 서버로부터 상기 검색어에 관련된 검색 결과가 수신되면, 상기 검색 결과에 포함된 복수의 문서에 대한 정보를 상기 사용자 인터페이스 내에 표시하도록 상기 디스플레이를 제어하고,
상기 복수의 문서 중 요약 정보를 획득할 적어도 하나의 문서를 선택하는 사용자 입력이 수신되면, 학습된 신경망 모델을 포함하는 제2 서버로 상기 선택된 적어도 하나의 문서에 대한 요약 요청을 제2 서버로 전송하도록 상기 통신부를 제어하며,
상기 제2 서버로부터 상기 선택된 적어도 하나의 문서에 대한 요약 정보가 수신되면, 상기 요약 정보를 상기 사용자 인터페이스 내에 표시하도록 상기 디스플레이를 제어하는 전자 장치.
제9 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 복수의 문서에 대한 정보를 상기 사용자 인터페이스 내의 제1 영역에 표시하도록 상기 디스플레이를 제어하고,
상기 요약 정보를 상기 사용자 인터페이스 내의 상기 제1 영역과 상이한 제2 영역에 표시하도록 상기 디스플레이를 제어하고, 전자 장치.
제9 항에 있어서,
상기 신경망 모델은,
상기 사용자 인터페이스를 통해 입력된 사용자 명령에 따라 요약 정보의 요약 길이가 설정된 경우, 상기 설정된 요약 길이에 따라 상기 선택된 적어도 하나의 문서에 대한 요약 정보를 획득하는 전자 장치.
제9 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 선택된 적어도 하나의 문서에 대한 정보 및 상기 검색어에 대한 정보를 상기 제2 서버로 전송하도록 상기 통신부를 제어하는 전자 장치.
제9 항에 있어서,
상기 신경망 모델은,
사용자 히스토리 정보를 바탕으로 설정된 요약 길이에 따라 상기 선택된 적어도 하나의 문서에 대한 요약 정보를 획득하는 전자 장치.
제9 항에 있어서,
상기 신경망 모델은 상기 선택된 적어도 하나의 문서가 목차를 포함하는 경우, 상기 선택된 적어도 하나의 문서에 포함된 목차에 기초하여 상기 선택된 적어도 하나의 문서를 요약하는 전자 장치.
제9 항에 있어서,
상기 신경망 모델은,
가 입력된 문서가 목차를 포함하는 경우, 상기 입력된 문서에 포함된 목차에 기초하여 상기 입력된 문서를 요약하는 전자 장치.
제9 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 요약 정보 중 적어도 하나의 단어를 선택하는 사용자 명령이 수신되면, 상기 복수의 문서 중 적어도 하나로부터 상기 선택된 적어도 하나의 단어에 대한 추가 정보를 획득하여 제공하는 전자 장치.
전자 장치의 제어 방법을 실행하는 프로그램을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록매체에 있어서,
상기 전자 장치의 제어 방법은,
사용자 인터페이스를 표시하는 단계;
상기 사용자 인터페이스를 통해 검색어가 입력되면, 상기 검색어를 포함하는 검색 요청을 제1 서버로 전송하는 단계;
상기 제1 서버로부터 상기 검색어에 관련된 검색 결과가 수신되면, 상기 검색 결과에 포함된 복수의 문서에 대한 정보를 상기 사용자 인터페이스 내에 표시하는 단계;
상기 복수의 문서 중 요약 정보를 획득할 적어도 하나의 문서를 선택하는 사용자 입력이 수신되면, 학습된 신경망 모델을 포함하는 제2 서버로 상기 선택된 적어도 하나의 문서에 대한 요약 요청을 제2 서버로 전송하는 단계; 및
상기 제2 서버로부터 상기 선택된 적어도 하나의 문서에 대한 요약 정보가 수신되면, 상기 요약 정보를 상기 사용자 인터페이스 내에 표시하는 단계; 를 포함하는 컴퓨터 판독 가능 기록매체.