意味的に拡張した単語位置情報によるテキスト自動要約の品質向上

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS15053

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2015/11/24

タイトル(英語): Automatic Summarization Using Semantically Extended Word Position Information

著者名: 鮫島 光志(埼玉大学),松本 倫子(埼玉大学),吉田 紀彦(埼玉大学)

著者名(英語): Koji Samejima(Saitama University),Noriko Matsumoto(Saitama University),Norihiko Yoshida(Saitama University)

キーワード: 自動要約|意味情報|位置情報|ＷｏｒｄＮｅｔ|ＲＯＵＧＥ|Automatic Summarization|Semantic Information|Position Information|WordNet|ROUGE

要約(日本語): 多くの自動要約サービスで使われている抽出型要約では重要度の高い部分を抽出して要約を作成する。そのため重要度の決め方が要約の品質を左右する．重要度を決めるための指標には様々なものがあるが、多くの指標はひとつの指標でひとつの重要度を求めており、複数の指標を密接に組み合わせた指標を使うことはあまりない。本研究では位置情報と意味情報を密接に組み合わせた新しい指標を提案する。

要約(英語): Many automatic summarization services use extractive methods,which pick up sentences according to their importance out of agiven document. The importance is estimated using severalmetrics such as position information and semantic information.Most methods combine these metrics using weighted linearsummation. This paper proposes more fine-grained integration ofposition information and semantic information to achieve betterestimation of importance, which leads to better quality ofsummaries.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,188 Kバイト