ニュース音声記事データベースにおける観点の自動抽出と構造化

概要

論文の詳細を見る
近年、放送の多チャンネル化により、多くのニュース番組が放映されるようになった。このような状況においては、視聴者側には興味のあるニュースだけを見たいという要求が生じてくる。この要求を満たすためには、視聴者が見たいと思う内容に関連するニュースを検索するシステムが必要である。従来の研究では、視聴者の検索質問に対して、適切と思われるニュース記事の集合を提示する検索方法だけが研究されてきた。従って、視聴者が明確な言葉で検索質問を与えられない場合には、興味のあるニュースを効率よく検索することが困難であった。この問題点を解決するために、本研究では、ニュース音声記事集合から観点を自動抽出し、抽出された観点によってデータベースを自動分類することでデータベースを構造化し、ニュース内容を視聴者にわかりやすい形で提示することのできるシステムの提案を行う。実験の結果、視聴者が検索質問を明確な言葉で表現できないときの検索支援システムとして有効であることがわかった。
社団法人電子情報通信学会の論文
2000-05-02