2024-03-28T23:51:20Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000404292023-04-27T10:00:04Z01164:03500:03535:03538
重要文抽出,自由作成要約に対応した新聞記事要約システムYELLOWA Summarization System YELLOW for Japanese Newspaper Articlesjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00040429/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=40429&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2001 by the Information Processing Society of Japan現在ATR音声言語通信研究所豊橋技術科学大学知識情報工学系豊橋技術科学大学知識情報工学系豊橋技術科学大学知識情報工学系大竹清敬岡本, 大吾児玉, 充増山, 繁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、各文に対する重要度付与と文内要約のふたつの部分より構成されている。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言われてきた種々の情報を、複合的に用いている。文内要約では、構文解析を用いて、多重修飾語の削除、換言処理、例示の削除などを行う。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に参加した結果、YELLOWはNTCIR-2において、全参加チーム中、平均値で最も良い精度と評価された。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 extract-type summarizer and an abstract-type summarizer. In the extract-type summarizer, some features including main terms, high frequency words, location information in a paragraph, etc., are used to decide the weight of each sentence. The abstract-type summarizer summarizes sentences by deleting multiple modifiers for nouns and illustrations and by paraphrasing, etc. We participated in the tasks A-1 and A-2 of TSC in NTCIR-2 and the evaluation results show that YELLOW outperforms all other participants in average precision.AN10114171情報処理学会研究報告情報学基礎(FI)200174(2001-FI-063)1291362001-07-242009-06-30