@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00048978,
 author = {若尾, 孝博 and 江原暉将 and 村木, 一至 and 白井, 克彦 and Takahiro, Wakao and Terumasa, Ehara and Kazunori, Muraki and Katsuhiko, Shirai},
 issue = {53(1997-NL-119)},
 month = {May},
 note = {電子化された情報が増大し、テキストの要約や重要文の抽出に関する研究が、最近注目されるようになって来ている。本研究では、テレビニュース番組の電子化原稿を題材として、テキストから重要文を選び出す基本的な手法の評価を行った。基本的手法としては、重要文抽出の伝統的手法である重要語密度法、及び情報検索分野で知られているTF・IDF法に基づいた重要文抽出法を用いた。テストデータは1万件のテレビニュース番組電子化原稿で、第1文が最も重要であるというニュース原稿の特徴を利用して自動評価を行った。評価の結果は、全体的に重要度密度法がTF・IDF法に基づいた手法よりも良い結果を示すことが判明した。, We describe and evaluate methods for automatically selecting important sentences in TV news texts in Japanese. High-frequency word ratio method and a method based on TF-IDF are used to rank the sentences in a text. One of the features of TV news texts is that the first sentence is the most important. We take advantage of the feature and evaluate the methods automatically by using 10000 texts. On the whole, the high-frequency word ratio is better than the TF-IDF based method.},
 title = {テレビニュース番組電子化原稿を題材とした自動要約手法の大規模評価},
 year = {1997}
}