要約文生成における照応処理  [in Japanese] An Anaphora Processing Model for Automatic Text Summarization  [in Japanese]

Search this Article

Author(s)

    • 大塚 敬義 OTSUKA Takayoshi
    • 東京工業大学 総合理工学研究科 知能システム科学専攻 Department of Computational Intelligence and Systems Science, Tokyo Institute of Technology
    • 内海 彰 UTSUMI Akira
    • 電気通信大学 電気通信学部 システム工学科 Department of Systems Engineering, University of Electro-Communications
    • 奥村 学 OKUMURA Manabu
    • 東京工業大学 精密工学研究所 Precision and Intelligence Laboratory, Tokyo Institute of Technology

Abstract

文章の自動要約を行う際に脱落した先行詞を補完することは, 文章の結束性を保つ上で重要である. 本研究では要約文中に出現する「この」「その」「あの」などのコソア系列の連体詞形態指示詞を取り扱う. 新聞の解説記事を対象とした自動要約の過程で, 脱落した先行詞を文単位でなく語句単位で推定して補完処理を行うことにより, 要約文の結束性を維持しつつ文字数を抑えることに成功している. 具体的には先行詞の候補となる形態素を複数取り出し, 表層的表現を手がかりとし, またシソーラスを用いて先行詞となる最適な名詞を選択する. その名詞に係る直前の要素が, 体言か用言かに応じて複数の形態表を結合させた先行詞句を生成する.

It is significant to complement omitted antecedents of anaphors in automatic text summarization. We present a method of complementing antecedents of demonstrative adjectives into a summarized text. Our system analyzes news articles. Extracting antecedent phrases, our system successed in improving the cohesion of the summary and in preventing the number of characters from rising. We made a questionnaire in regard to coherence, correctness and comprehensibility of summaries between former and our system, and the result proved the superiority of our system.

Journal

  • Technical report of IEICE. Thought and language

    Technical report of IEICE. Thought and language 101(61), 19-26, 2001-05-11

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  6

Cited by:  3

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110003314419
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10449078
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Journal Article
  • ISSN
    09135685
  • NDL Article ID
    5801015
  • NDL Source Classification
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No.
    Z16-940
  • Data Source
    CJP  CJPref  NDL  NII-ELS 
Page Top