[3Rin4] インタラクティブ1

[3Rin4-81] 出力長制御と重要箇所の特定を同時に行う生成型要約

〇斉藤 いつみ¹、西田 京介¹、西田 光甫¹、大塚 淳史¹、浅野 久子¹、富田 準二¹、進藤 裕之²、松本 裕治^2,3 (1.NTTメディアインテリジェンス研究所、2.奈良先端科学技術大学院大学、3.理化学研究所革新知能統合研究センター(AIP) )

キーワード：生成型要約、長さ制御、重要語抽出

ニューラルネットワークに基づく生成型要約はEncoder-Decoderモデルの発展により高い精度を達成している．一方，産業的な応用においては指定した長さに応じて要約の出力長を制御可能であることが重要となるが，長さ制御を考慮した要約研究は少ない．長さを制御する既存のニューラル要約モデルは，主に長さ情報を固定次元のベクトル表現に変換し，Encoder-Decoderモデルに長さベクトルの情報を追加することによって要約の出力長を制御できることを報告している．我々は，単語レベルの抽出モデルをEncoder-Decoderモデルに結合する新たな出力長制御が可能な生成型要約技術について提案する．本提案手法は，長さの制約に応じて重要単語列を特定し，Encoder-Decoderに重要単語列をガイド情報として直接与えることによって，要約の内容と長さを同時に制御する．これにより，出力長制御の条件でも高い精度を達成できる．実験により，CNNDM，NEWSROOMの2つのオープンデータセットで提案手法は既存手法を上回る精度を達成した．