テキストの概要把握支援のための話題構造抽出

概要

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ユーザがテキストの概要の直感的な把握を容易に行えるような環境を実現するために, 話題構造を自動的に抽出する方法を提案する. 我々の方法は, 話題構造を読み手にうまく伝えるために, 書き手が意識的あるいは無意識に用いる言語現象を規則化することにより, 話題構造を抽出する. 言語現象としては, タイトルや章立て, 段落のような文書の論理構造,「まず」や「次に」などの手掛かり句, 疑問表現, 段落の長さ,「に関して」や「が」のような話題マーカ連体修飾関係, 固有名詞などの品詞情報を用いた. これらは非常に汎用的であるので, 我々の方法は新聞記事や技術文書はいうまでもなく, 電子メイルなどの多種多様なテキストにも適用することができる. 現実のテキストに対して人間と我々のシステムが抽出した話題構造を比較する評価実験を行った結果, 構造を考慮した話題スコープの評価で再現率が59.4%, 適合率が59.1%であった. これは, 概要把握という目的のために人間が利用できる精度である. さちに, 現実のテキストを扱う際に避けられない未知語の問題に対しても検討を行い, 1つのテキストに含まれる未知語の数が多くない場合は, 我々の方法は精度を落とさないという見通しも得た.
社団法人情報処理学会の論文
1996-11-15

テキストの概要把握支援のための話題構造抽出

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