複数人対話におけるトピック単位の要約データの構築とその要約

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-06-25
• タイトル: 複数人対話におけるトピック単位の要約データの構築とその要約
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Corpus construction for topic-based summarization of multi-party conversation
• 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: 九州工業大学
• 著者所属: 九州工業大学
• 著者所属: 九州工業大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu Institute of Technology
• 著者名: 中山, 友梨; 塩田, 宰; 嶋田, 和孝
• 著者名(英): Yuri, Nakayama; Tsukasa, Shiota; Kazutaka, Shimada
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では，4 人一組の議論対話コーパスに関する新しいアノテーションデータの構築と要約手法について検証する．我々はこれまでに対話全体のまとめとしての参照要約とその参照要約に関連する発話群のアノテーションデータを公開している．しかしながら，議論のより細かい要素について要約をしたい場合，このデータセットでは十分ではなかった．そこで，トピックの切れ目をセグメントとし，セグメント単位での要約評価データの構築とそのデータを用いた要約手法の提案および比較を行う．要約ではまずセグメント内から重要発話を抽出し，その結果をまとめ上げることで抽出型と生成型の要約結果を得る．実験から，抽出型は要約の正確性の面で，生成型は読みやすさの面で有効であることが確認された．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we report corpus construction and topic-based summarization methods for multi-party conversation. We have already constructed reference summaries and the list of important utterances in each discussion. However, fine-grained summaries about topics in a discussion often are desired in many situations. Therefore, we construct topic-based summaries and propose an important utterance extraction method and two summarization processes using the extracted utterances; extractive and abstractive methods. In the experiment, the extractive method was superior in terms of “accuracy as a summary” while the readability of the abstractive method was better.
• 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: AA11135936
• 書誌情報: 研究報告知能システム（ICS）; 巻 2021-ICS-203, 号 6, p. 1-6, 発行日 2021-06-25
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-885X
• 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