著者

大竹清敬 岡本 大吾 児玉 充 増山 繁

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌データベース(TOD) (ISSN:18827799)

巻号頁・発行日

vol.43, no.2, pp.37-47, 2002-03-15

被引用文献数

9

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日本語の新聞記事を対象とした新聞記事要約システムYELLOW について報告する.YELLOWは,「重要な情報を洩れなく抽出する」ことに重点をおいて作成した.本システムは,二重修飾に着目した削除を中心とした文内要約と,重要度付与による文選択の2 つの部分より構成される.文内要約では,構文解析結果を積極的に利用する.ある名詞に対し,複数の修飾部がある場合,名詞を限定する働きが弱い修飾部を削除する新たな手法を提案する.また,換言処理,例示の削除などの要約手法も用いる.重要度付与では,主要語,高頻度の名詞,位置情報,見解文であるか否かなど,従来,文の重要度を決定するにあたって重要であるといわれてきた種々の情報を,複合的に用いる.情報検索と自動要約の評価のためのワークショップ,NTCIR-2 の要約タスクTSC-1 に参加した結果,YELLOW は平均値で良好な結果を得た.We propose a new automatic summarization system, YELLOW, for Japanese newspaper articles. YELLOW is designed to avoid omission of important information. The system was composed of two components, an abstract-type summarizer and an extract-type summarizer. The abstract-type summarizer summarizes sentences by deleting one of multiple modifiers for nouns and illustrations and by paraphrasing, etc. In the extract-type summarizer, features such as main terms, high frequency words, location information in a paragraph, are used to decide the weight of each sentence. We participated in tasks A-1 and A-2 of TSC-1 in NTCIR-2 and the evaluation results showed that YELLOW outperformed all other partici-pants in average precision.