| 研究課題/領域番号 |
15K16048
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 北陸先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
NGUYEN MinhLe 北陸先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (30509401)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2017年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2015年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | social context / extractive / abstractive / deep learning / seq2seq model / learning to rank / LSTM / LSTM-CRF / Sentence extraction / Social context / Deep Learning / Sentence compression / Co-factorization / comment extraction / sentence extraction / text summarization / contextual summarization / word representation |
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| 研究成果の概要 |
本プロジェクトでは、ソーシャルコンテキスト要約の研究目的としている。研究者たちは、要約システムに対するユーザーのコメントの効果を研究し、文章の内容を利用したコメントの要約の可能性を模索する。(1) ソーシャルコンテキストを用いた抜粋要約の問題を考察する。(2) 文章の圧縮と抽象的なテキスト要約の問題を研究する。ソーシャルコンテキスト要約はグラフ上で重要度情報を選択するためのものとして形式化される。本研究では、ソーシャルコンテキスト要約に関する研究のためのデータを作成した。 提案したシステムの実験結果から、これらのソーシャルコンテキスト情報はテキスト要約に有用であることが示された。
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