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文章中の画像枚数が自動要約の評価指標に与える影響

文章中の画像枚数が自動要約の評価指標に与える影響

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カテゴリ: 部門大会

論文No: PS8-6

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Effect of the number of images in the text on the evaluation metrics of automatic summarization

著者名: 新村 凌平(明星大学),林 実(明星大学)

著者名(英語): Ryohei Niimura (Meisei University),Minoru Hayashi (Meisei University)

キーワード: 自然言語処理|自動要約|機械学習|画像キャプション生成|Natural Language Processing|Automatic Summarization|Machine Learning|Image Caption Generation

要約(日本語): 近年、情報の量が急速に増加する中、効率的な情報抽出が求められており、それに伴い自動要約技術の研究が盛んにおこなわれている。これまで画像キャプション生成を加えた文章要約手法を提案し、文章要約における評価指標のスコアが向上することを確認できた。しかしながら、要約対象に含まれる画像の枚数の差がスコアに与える影響については未検証であった。そのため本研究では、要約対象の文章に含まれる画像枚数が、BLEUやROUGEといった主要な評価指標のスコアに与える影響について評価実験を行った。その結果、要約対象の文章に含まれる画像の枚数が多いほど評価指標のスコアが向上することが確認できた。これは、要約対象の文章に含まれる画像枚数の増加が、自動要約の精度向上に寄与することを示唆している。

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