【Python】GPT-3を使った文章要約の実装方法を解説

概要

GPT-3はOpenAIが開発した自然言語処理のための最先端のモデルです。文章要約は、与えられた長い文章を短くまとめるタスクです。GPT-3を使った文章要約の実装方法を解説します。

コンテンツ

GPT-3とは
文章要約の手法
GPT-3を使った文章要約の実装手順

1. GPT-3とは

GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）は、自然言語処理タスクにおいて非常に高い性能を発揮するAIモデルです。GPT-3は、大量のテキストデータを学習し、文章生成や質問応答などのタスクを行うことができます。そのため、文章要約のタスクにも利用することができます。

2. 文章要約の手法

文章要約は、大きく抽出型要約と生成型要約の2つの手法に分けられます。

抽出型要約: 元の文章から重要な情報を抽出して要約する手法です。主に、キーワードの抽出や重要文の選択などの手法があります。
生成型要約: 元の文章の内容を理解し、新たな文章を生成して要約する手法です。GPT-3は、生成型要約の手法を用いて文章要約を行います。

3. GPT-3を使った文章要約の実装手順

GPT-3を使った文章要約の実装手順は以下の通りです。

GPT-3の準備: GPT-3を使用するためには、OpenAIのAPIキーが必要です。APIキーを取得し、Pythonのライブラリをインストールします。
テキストデータの準備: 要約対象の長い文章をテキストファイルなどの形式で準備します。
文章要約の実装: Pythonのコードを使って、GPT-3を呼び出して文章要約を行います。GPT-3は、文章生成のためのAPIを提供しており、入力として元の文章を与えることで要約結果が得られます。

以下は、Pythonのコードの一例です。


import openai



openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'



def summarize_text(text):

    response = openai.Completion.create(

        engine='text-davinci-003',

        prompt=text,

        max_tokens=100

    )

    return response.choices[0].text.strip()



text = '要約対象の長い文章...'

summary = summarize_text(text)

print(summary)