著者

森 辰則

出版者

一般社団法人 言語処理学会

雑誌

自然言語処理 (ISSN:13407619)

巻号頁・発行日

vol.9, no.4, pp.3-32, 2002-07-10 (Released:2011-03-01)

参考文献数

26

被引用文献数

5 5

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本稿では, 情報検索の結果として得られた文書集合中の各々の文書を要約する一手法を提案する. この場合の要約の質は, 検索質問一要約文書間の関連性判定が, 検索質問一原文書の間の関連性判定に一致する度合で評価されるので, 検索を考慮した要約が必要となる. 検索質問により語の重みにバイアスを与え, 語の重要度を求める従来手法とは異なり, 我々の方法では, 検索された文書間の表層的類似性を適切に説明する語に高い重みを付与する. 具体的には, 検索文書集合に階層的クラスタリングを適用することにより, 文書間の類似性構造を抽出するとともに, 各クラスタにおける各語の出現確率から, その構造を説明するのに寄与する単語により高い重みを与える. 我々は, その重みづけに情報利得比を用いることを提案する. そして, この語の重み付けに基づき重要文抽出方式による検索文書要約システムを実装した. このシステムを評価型情報検索ワークショップであるNTCIR2におけるText Summarization Challengeの情報検索タスクにより評価した結果, 関連性判定において検索質問バイアス付きTF方式, リード文方式によるベースライン手法ならびに, 他参加システムよりも, 良好な結果を示した.