拡張ストリングカーネルを用いた要約システムの自動評価法(自然言語,<特集>情報処理技術のフロンティア)
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概要
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近年,言語生成技術を含む自然言語処理,たとえば,自動要約や機械翻訳の評価型ワークショップがさかんに開催されており,システム評価のためのコーパスが整備されつつある.しかし,こうした自然言語処理技術の評価は,多くの場合,人間の評価に頼らざるをえない.よって,再評価実験が困難である,多大なコストがかかるという問題がある.そこで,人間の評価に匹敵する正確な自動評価法の確立に大きな期待が寄せられている.本稿では,コンボリューションカーネルの1つである拡張ストリングカーネル(Extended String Subsequence Kernel)を用いた要約システムの自動評価法を提案する.Text Summarization Challenge 3(TSC-3)のデータを用いて提案手法を従来手法であるROUGEと比較した結果,人間の評価結果との相関において,提案手法がより高く,頑健性に優れていることが分かった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-06-15
著者
-
奥村 学
東京工業大学精密工学研究所
-
磯崎 秀樹
日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
奥村 学
東京工業大学
-
平尾 努
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
磯崎 秀樹
日本電信電話株式会社 Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
磯崎 秀樹
日本電信電話株式会社 Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
-
平尾 努
日本電信電話株式会社 Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
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