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[1P5-GS-6-05] 文章間情報を用いた抽出的要約生成器EST
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キーワード:人工知能、自然言語処理、抽出的要約、自己教師あり学習、トランスフォーマー
データが急速に増加する社会では、要約生成のタスクが重要である。大量の情報から必要な情報のみを抽出する要約生成タスクは、今後ますます注目されることが予想される。本研究では、人の情報取得を支援することを目的とした要約生成に着目する。教師なし学習を用いた抽出型要約生成モデルについて考察する。具体的には、文節間の情報から抽出的に要約を生成するEST(Extractive Summarization from masked sentences prediction Transformer)を提案する。評価では,関連研究より平均値が低いものの,一部の記事で高いスコアを獲得していることがわかった。
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