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J-GLOBAL ID：201802232566866192   整理番号：18A1705508

スポーツ要約生成におけるテンプレート型手法とニューラル型手法の提案と比較

Comparison of Template- and Neural-based Methods for Sports Summary Generation

著者 (2件)： 田川裕輝 (九州工大 大学院情報工学府) ,  嶋田和孝 (九州工大 大学院情報工学研究院)
資料名： 自然言語処理  (Journal of Natural Language Processing)
巻： 25  号： 4  ページ： 357-391  発行年： 2018年09月15日 
JST資料番号： L3934A  ISSN： 1340-7619  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： 本研究では,日本で人気のある野球に着目し,Play-by-playデータからイニングの要約文の生成に取り組む。Web上では多くの野球に関する速報が配信されている。戦評は試合終了後にのみ更新され,“待望の先制点を挙げる”のような試合の状況をユーザに伝えるフレーズ(本論文ではGame-changing Phrase;GPと呼ぶ)が含まれているのが特徴であり,読み手は試合の状況を簡単に知ることができる。このような特徴を踏まえ,任意の打席に対して,GPを含む要約文を生成することは,試合終了後だけでなく,リアルタイムで試合の状況を知りたい場合などに非常に有益であるといえる。そこで,本研究ではPlay-by-playデータからGPを含む要約文の生成に取り組む。また,要約生成手法としてテンプレート型文生成手法とEncoder-Decoderモデルを利用した手法の2つを提案する。(著者抄録)

シソーラス用語： *自然言語処理 ,  *報告 ,  *抄録作業 ,  *スポーツ ,  *ニューラルネットワーク ,  型枠 ,  板 ,  野球 ,  特徴抽出 ,  符号器 ,  評価試験 ,  テンプレート【型板】
準シソーラス用語： *自然言語生成 ,  *要約

分類 (4件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  情報加工一般  (AC05010A) ,  趣味娯楽用品  (ZB05000L) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

引用文献 (38件)：

• 赤間怜奈,稲田和明,小林颯介,乾健太郎 (2017). 転移学習を用いた対話応答のスタイル制御. 言語処理学会第 23 回年次大会発表論文集, pp. 338-341.
• Allen, N. D., Templon, J. R., McNally, P. S., Birnbaum, L., and Hammond, K. (2010). “StatsMonkey: A Data-Driven Sports Narrative Writer.” In AAAI Fall Symposium Series, pp. 2-3.
• Arnold, A., Nallapati, R., and Cohen, W. W. (2007). “A Comparative Study of Methods for Transductive Transfer Learning.” In Data Mining Workshops, 2007. ICDM Workshops 2007. Seventh IEEE International Conference on, pp. 77-82. IEEE.
• Bahdanau, D., Cho, K., and Bengio, Y. (2014). “Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate.” arXiv preprint arXiv:1409.0473.
• Blitzer, J., Dredze, M., Pereira, F., et al. (2007). “Biographies, Bollywood, Boom-boxes and Blenders: Domain Adaptation for Sentiment Classification.” In Proceedings of the 45th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Vol. 7, pp. 440-447.

タイトルに関連する用語 (4件)： スポーツ ,  テンプレート ,  手法 ,  提案