濃縮還元型文要約モデルの検討(談話・要約)
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概要
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現在、様々な文要約の研究が行われている。これらの研究は、原文より重要な部分を抜き出すことで文要約を行っている。そのため人間が行う要約のような原文にない表現を用いた要約文になることはない。我々は人間が要約を行うように、原文から必要な表現を抜き出し、その表現を用いて文を作成することで、より自然な要約文の生成を目指した。そこで、人間と同様に原文から要約に必要な表現を抽出し(濃縮)、その表現に機能語を補完することで文を生成する(還元)要約モデルの提案及び検討を行なった。要約に必要な表現の抽出にはSVMを用い、文の生成には原文情報を用いずに他のコーパスによる統計情報を用いて行なった。結果として80%の要約率で要約した際に可読性の評価で36%、意味の評価で45%の正解率を得た。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-07-27
著者
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山本 和英
Atr音声言語コミュニケーション研究所
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山本 和英
長岡技術科学大学 電気系
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山本 和英
Atr音声翻訳通信研究所:(現)atr音声言語通信研究所
-
牧野 恵
長岡技術科学大学電気系
-
池田 諭史
長岡技術科学大学電気系
-
山本 和英
良岡技術科学大学 電気系
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