自然な要約に向けた文節の選択

山田 悟史(9951124)


本発表では自然な要約文を生成するために必要十分な文節を選択する手法について述べる. まず規則に基づく手法によって文節の選択の実験を行った. その結果得られたデータの特徴を機械学習に応用いて,文節選択の実験を行った. 機械学習には決定木学習とSupport Vector Machines(SVM)を用いた. また,学習の際に用いるデータとして,人手により作成された要約と元記事の組 を利用した. 実験はまず決定木学習を用いて,学習に用いる個々の特徴量の調査を行い, 最後に全ての特徴量を用いて,決定木とSVMによる学習を行った.

次に機械学習の結果から得られた新たな規則を利用して,規則に基づく文節選 択手法を行った.作成された要約を人手により評価した結果では,最初のものと 比べ,読み易さや内容の点で向上が見られた.