アスペクト被覆を可能にした最小値最大化問題に基づく文書要約モデル
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概要
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本稿では複数のアスペクトを網羅的に被覆した要約の生成を最小値最大化問題として実現する手法を提案する.アスペクトは,読者が元の文書の内容を知るために重要な項目であり,予め定義されている.例えば文書クラスタのトピックが事故や天災であれば,アスペクトは"原因"や"被害"などがある.この複数のアスペクトを被覆することで全体的な内容を要約という形で読者に提示することが本稿の目的である.各アスペクトを捉えるために,我々は最大エントロピー分類器を用いた.我々のモデルは,最大エントロピー分類器の予測結果をアスペクトの反映度と考えて最小値最大化問題を解く.アスペクトの反映度のうち,最も小さな反映度を最大化するように要約を生成するため,要約は網羅的にアスペクトを被覆する.アスペクトが定義されている要約タスクにおいて,アスペクトを明示的に考慮することで,要約で一般的に重要な要素のみを考えたモデルよりもROUGE-2が向上することを示す.
- 2011-11-14
著者
-
奥村 学
東京工業大学精密工学研究所
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奥村 学
東京工業大学
-
高村 大也
東京工業大学精密工学研究所
-
高村 大也
東京工業大学 精密工学研究所
-
牧野 拓哉
東京工業大学総合理工学研究科
-
高村 大也
東京工業大学
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