知的活動支援としてのテキスト自動要約の基礎的研究

2001 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 13680444
• Research Institution: Toyohashi University of Technology
• Principal Investigator: 増山 繁 豊橋技術科学大学, 工学部, 教授 (60173762)
• Keywords: 自然言語処理 / テキスト自動要約 / 換言 / 情報検索 / 検索者支援 / 文内削除 / 知識獲得 / 教師無し学習

Research Abstract

本年度の主な成果は以下の通りである.
(1)KNPによる構文解析結果に基づく名詞の2重修飾の削除の決定法,直接引用表現の処理等を用いた文内要約処理と,従来知られている各文の重要度を決定する要素を複合的に用いた重要文選択からなる新聞記事を対象とした要約システムYELLOWを開発した.YELLOWは,国立情報学研究所主催の評価のためのワークショップNTCIR2で良好な成績を収めた.
(2)文内要約の一要素技術として,連用修飾表現の省略可能性に関する知識を獲得する手法を提案した.具体的には,省略できる可能性のある連用修飾表現を含む節に対して,同一の動詞を持ち,かつ,格助詞出現の差異が認められる節をコーパスから検索し,検索された節対から省略可能な連用修飾表現を認定する.また,連用修飾表現の内容,及び,前後の文脈を考慮して,重要な情報が多く含まれている連用修飾表現に対しては省略可能と認定できる可能性を低く,逆に,それより以前の文に存在する情報が含まれている場合には,省略可能と認定できる可能性が高くなるような工夫を施した.
実験によりこの手法の有効性を検証した.
(3)検索式と関連した語を自動的に提示し,その中から検索者が検索要求と関連した語を選択することによって検索結果を絞り込む検索支援手法を提案する.本手法では,検索結果の上位に順位付けられた文書集合から,検索式に関連のある語を抽出する.検索者は,提示された語群より検索要求と関連のある語を複数選択し,システムは選択されたいくつかの語を用いて検索式を拡張する.その拡張検索式を用いて検索することで,検索者にとってより良い検索結果を得ることができる.本手法を実装し,評価実験を行なった結果,精度が向上することが分かり,有効性を確認した.

Research Products

• [Publications] 酒井浩之 他: "連用修飾表現の省略可能性に関する知識の獲得"自然言語処理. (掲載予定).
• [Publications] 大竹 清敬 他: "重要文抽出,自由作成要約に対応した新聞記事要約システムYELLOW"情報処理学会論文誌「データベース」. (掲載予定).
• [Publications] Kiyonori Ohtake et al.: "Yet Another summarization System with Two Modules using Empilical Knowledge"Proc.NTCIR Workshop 2 Meeting. 331-340 (2001)
• [Publications] Hiroyuki Sakai et al.: "On Retrieval Support System by Suggesting Terms to a User"Proc.NTCIR Workshop 2 Meeting. 222-226 (2001)
• [Publications] Hiroyuki Sakai et al.: "A Retrieval Support System by Suggesting Terms to a User"Proc.of ICCPOL2001(19th International Conference on Computer Processing of Oriental Languages). 77-80 (2001)
• [Publications] Kiyonori Ohtake et al.: "Elimination of Multiple Modifiers in Summarization"Proc.of ICCPOL2001(19th International Conference on Computer Processing of Oriental Languages). 282-285 (2001)
• [Publications] 茨木俊秀 他: "アルゴリズム工学-計算困難問題への挑戦"共立出版. 280 (2001)