重要文抽出と文圧縮を組み合わせた新たな抽出的要約手法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2009-01-15
• タイトル: 重要文抽出と文圧縮を組み合わせた新たな抽出的要約手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A New Approach of Extractive Summarization Combining Sentence Selection and Compression
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京工業大学総合理工学研究科
• 著者所属: 東京工業大学精密工学研究所
• 著者所属: 東京工業大学精密工学研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo Institute of Technology, Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo Institute of Technology, Precision and Intelligence Laboratory
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo Institute of Technology, Precision and Intelligence Laboratory
• 著者名: 富田, 紘平; 高村, 大也; 奥村, 学
• 著者名(英): Kohei, Tomita; Hiroya, Takamura; Manabu, Okumura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 重要文抽出と文圧縮を同時に行う新しい抽出的要約モデルを提案する．本手法は,重要文抽出に比べて表現能力が高いため，重要文抽出より適切な要約を出力することが期待できる．定式化には整数計画法を用いる．重要文抽出における過去の最も良い要約システムを，ROUGE-1 において大きく上回ることを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We propose a novel extractive summarization model which performs sentence selection and compression at the same time. Because of its high expression ability, our model is expected to generate more appropriate summaries. Our model uses integer linear programming. Our model outperforms the previous best system on the ROUGE-1 metric.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10114171
• 書誌情報: 研究報告情報学基礎（FI）; 巻 2009, 号 2(2009-FI-93), p. 13-20, 発行日 2009-01-15
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会