@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00019206,
 author = {渡邊, 拓也 and 太田, 学 and 片山, 薫 and 石川, 博 and Takuya, Watanabe and Manabu, Ohta and Kaoru, Katayama and Hiroshi, Ishikawa},
 issue = {72(2004-DBS-134)},
 month = {Jul},
 note = {膨大なデータから効率的に情報を得るために、複数文書要約手法が研究されている。我々は文献[1]の論文で、形態素解析・係り受け解析を用いて文書から意味情報を抽出し、意味情報を疑似自然言語に融合する手法を提案した。本手法ではさらに格文法の概念を応用し、融合精度と読みやすさの向上を図った。深層格を求めるのに単語の概念まで理解する必要がある時は、検索エンジンのヒット数から単語の概念を推測し、深層格を求めた。この手法を用いる事により、表層格・動詞が全く同じでも深層格を判別できた。深層格を融合に用いる事により、強調構文・自動詞と他動詞の違いなど、言い回しの違いを吸収した融合を行えた。, Multi-document summarization techniques are researched to get information efficiently from a huge amount of text data. We have already proposed techniques which use morphological analysis and dependency structure analysis, extract semantic information from documents and integrate it into pseudo natural language. In this article, combined this Multi-Document Fusion method and case grammar, and aimed at an improvement of fusion precision and readability. If understanding a word concept is required to analyze deep case, we guess it using search engine’s hit counts.},
 title = {格文法を用いた複数文書融合手法},
 year = {2004}
}