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文献
J-GLOBAL ID:200902205466935967   整理番号:08A0939408

最大被覆問題とその変種による文書要約モデル

Text Summarization Model based on Maximum Coverage Problem and its Variant
著者 (2件):
資料名:
巻: 23  号:ページ: 505-513 (J-STAGE)  発行年: 2008年 
JST資料番号: L4429A  ISSN: 1346-0714  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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与えられた文書から必要な文を選択して自動要約を生成する手法ではスコアの高い文を逐次的に選択する方法が実現されてきたが,要約の全体としての良さが考慮されていない。本論文では,少数の文でより多くの概念単位(単語の語幹)を被覆することを目的とし,文書要約を最大被覆問題(MCKP)として定式化した。本モデルは,1)文章に表現されている事象が要約によって被覆されているか否かを直接的にモデル化できること,2)要約において同じ内容が繰り返し述べられても目的関数値が増加しないこと(冗長性の排除),3)組合せ最適化分野の知見や計算手法を利用できることを利点とする。また,MCKPの解法として,i)貪欲アルゴリズム,ii)性能保証付き貪欲アルゴリズム,iii)スタック・デコーディング,iv)乱択アルゴリズムに基づく近似解法,v)分枝限定法に対する長さ制約に厳密に従う変種を用意し,包括的な比較実験を行った。それらの結果を踏まえて文書クラスタの主題への関連性に対応する項を目的関数に加えた拡張モデルを検討したところ,DUC’04で最良の結果を記録した手法に匹敵する性能が得られた。
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分類 (2件):
分類
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情報加工一般  ,  その他のオペレーションズリサーチの手法 
引用文献 (22件):
  • [Ageev 04] Ageev, A. A. and Sviridenko, M.: Pipage Rounding: A New Method of Constructing Algorithms with Proven Performance Guarantee, Journal of Combinatorial Optimization, Vol. 8, No. 3, pp. 307-328 (2004)
  • [Conroy 04] Conroy, J. M., Schlesinger, J. D., Goldstein, J., and O'Leary, D. P.: Left-Brain/Right-Brain Multi-Document Summarization, in Proceedings of the Document Understanding Conference (DUC) (2004)
  • [Deshpande 07] Deshpande, P., Barzilay, R., and Karger, D.: Randomized Decoding for Selection-and-Ordering Problems, in Proceedings of the Human Language Technologies Conference and the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics Annual Meeting (HLT/NAACL), pp. 444-451 (2007)
  • [DUC 03] DUC, : Document Understanding Conference, in HLT/NAACL Workshop on Text Summarization (2003)
  • [DUC 04] DUC, : Document Understanding Conference, in HLT/NAACL Workshop on Text Summarization (2004)
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タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
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