概念ベースを用いた「要するに」の推定

概要

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国語辞書から単語の連想関係に関する知識ベース(連想ベース)を構築し、これを用いて文章を要約する単語(「要するに」)を推定する方式を提案する。文章を要約する研究の一つとして、国語辞書から説明文を要約する単語、すなわち上位語を獲得する研究が行なわれている。そこでは説明文の構造をモデル化し、構文解析等の手段を用いて上位語を獲得する。この場合、説明文中に上位語が含まれていない場合には獲得できず、さらに、説明文の汎用的な構造のモデル化ができないことが問題である。しかし人間は、どのような場合でも文章の「要するに」を獲得できる。これは、「拾い読み」、すなわち、文章の論理構造を重視せずに重要な単語を拾い読みし、さらにその単語から連想することで獲得していると考えられる。本稿では、人間の行なうような「拾い読み」により文章から「要するに」を表す単語を推定する方式を提案する。まず、常識に関する2つの知識ベースの構築に関して説明し、次に辞書中の見出し語の「要するに」を表す上位語を獲得する方法と、一般的な説明文の「要するに」を表す主旨語を獲得する方法を提案する。最後に、上位語の獲得に関する予備実験の結果について説明する。
一般社団法人情報処理学会の論文
1996-09-04

概念ベースを用いた「要するに」の推定

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