サブトピックを考慮した重要文抽出による報知的要約生成(データマイニング)
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概要
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近年,インターネット上の電子情報が増加の一途をたどっている.我々が獲得できる情報の量は増えているものの,必要な情報すべてに目を通すことは難しい.そのため自動要約を行う手法が開発されつつある.自動要約の手法は大きく,指示的要約と報知的要約とに分けられる.指示的要約は,あるテキストを読むかどうかを判断するために用いられ,報知的要約は,原文の代替物として用いられる.本論文では,ストーリーを理解するために必要な項目を含む文を抽出する報知的な要約生成システムを提案する.本手法においては,テキストの主題を表し,テキストを通じて出現するメイントピックと,テキストの主題に関連してテキスト中で部分的に出現するサブトピックを抽出する.すなわち,サブトピックを抽出することにより,テキストのストーリーを理解する上で必要な項目を網羅した要約を提供するシステムを本論文で提案する.
- 2007-02-01
著者
-
谷内田 正彦
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
砂山 渡
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
谷内田 正彦
大阪工業大学情報科学科
-
相良 直樹
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
相良 直樹
大阪大学大学院基礎工学研究科:(現)富士ゼロックス株式会社
-
砂山 渡
広島市立大学 大学院情報科学研究科
-
砂山 渡
広島市立大学
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