Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
話題の継続に着目した国会会議録要約
Search
自然言語処理研究室
March 31, 2007
Research
0
80
話題の継続に着目した国会会議録要約
川端 正法, 山本 和英. 話題の継続に着目した国会会議録要約. 言語処理学会第13回年次大会, pp.696-699 (2007.3)
自然言語処理研究室
March 31, 2007
Tweet
Share
More Decks by 自然言語処理研究室
See All by 自然言語処理研究室
データサイエンス14_システム.pdf
jnlp
0
380
データサイエンス13_解析.pdf
jnlp
0
470
データサイエンス12_分類.pdf
jnlp
0
330
データサイエンス11_前処理.pdf
jnlp
0
450
Recurrent neural network based language model
jnlp
0
130
自然言語処理研究室 研究概要(2012年)
jnlp
0
130
自然言語処理研究室 研究概要(2013年)
jnlp
0
93
自然言語処理研究室 研究概要(2014年)
jnlp
0
110
自然言語処理研究室 研究概要(2015年)
jnlp
0
180
Other Decks in Research
See All in Research
Streamlit 総合解説 ~ PythonistaのためのWebアプリ開発 ~
mickey_kubo
1
910
データサイエンティストの就労意識~2015→2024 一般(個人)会員アンケートより
datascientistsociety
PRO
0
670
公立高校入試等に対する受入保留アルゴリズム(DA)導入の提言
shunyanoda
0
5.7k
VAGeo: View-specific Attention for Cross-View Object Geo-Localization
satai
3
390
A multimodal data fusion model for accurate and interpretable urban land use mapping with uncertainty analysis
satai
3
220
[輪講] SigLIP 2: Multilingual Vision-Language Encoders with Improved Semantic Understanding, Localization, and Dense Features
nk35jk
2
480
RHO-1: Not All Tokens Are What You Need
sansan_randd
1
110
電通総研の生成AI・エージェントの取り組みエンジニアリング業務向けAI活用事例紹介
isidaitc
1
240
Adaptive fusion of multi-modal remote sensing data for optimal sub-field crop yield prediction
satai
3
210
AIによる画像認識技術の進化 -25年の技術変遷を振り返る-
hf149
6
3.5k
Creation and environmental applications of 15-year daily inundation and vegetation maps for Siberia by integrating satellite and meteorological datasets
satai
3
110
2025年度 生成AIの使い方/接し方
hkefka385
1
700
Featured
See All Featured
Site-Speed That Sticks
csswizardry
10
660
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.5k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
36
2.8k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1370
200k
Embracing the Ebb and Flow
colly
86
4.7k
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
229
22k
Fireside Chat
paigeccino
37
3.5k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
7
490
A designer walks into a library…
pauljervisheath
207
24k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
231
18k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
BBQ
matthewcrist
89
9.7k
Transcript
ͷܧଓʹணͨ͠ ࠃձձٞཁ Ԭٕज़Պֶେֶ ిؾܥ ਖ਼๏ ࢁຊ ӳ
2 ͡Ίʹ ۙɺେྔͷจॻ͕ిࢠԽ͞Ε͍ͯΔ తͷจॻΛ୳͢ʹʁ ˠ ݕࡧʁ తͷจॻ͔Ͳ͏͔அ͢Δඞཁ͕͋Γɺ
ʙిࢠจॻͷछྨʙ ༰Λஅ͢ΔͨΊͷཁ͕ඞཁ! ٕज़จॻ Ϩϙʔτ จ ߨٛͷॻ͖ى͜͠ ձٞͳͲ
3 త จॻΛಡΉ͔Ͳ͏͔அ͢ΔͨΊͷࣗಈཁ ཁจࣈɿ̍̌̌̌ࣈҎʢཁɿ2%ʣ ରɿࠃձձٞ ʙࠃձձٞͷಛʙ ̴্̬̱ͰҰൠʹެ։͞Ε͓ͯΓೖख͕༰қ
ฏۉจࣈ͕5ສࣈͱ͍จॻ͕ଟ͍ ̍ͭͷձٞʹෳͷؚ͕·ΕΔ
4 ॲཧ֓ཁ lॿࢺʮͷʯͰଓ͞Εͨz ໊ࢺͷΛݪจ͔Β நग़ ͷख͕͔Γ நग़ɾείΞܭࢉ ݪจ ஈམީิͷநग़ ͷख͕͔Γ͕ܧଓ͢
ΔஈམΛ༻͍ͯٞͷ ಋೖ෦ͱ݁෦Λ நग़ ʢࠃձձٞʣ ཁจ ཁจͷੜ ಋೖஈམͱ݁ஈམͷ Έ߹ΘͤΛ͍͔ͭ͘ ग़ྗ͠ཁΛ࡞
5 ͷख͕͔Γ ॿࢺʮͷʯͰଓ͞Ε໊ͨࢺͷ ʮͷʯॴ༗Λݶఆ͢Δ ٞʹؔ͢Δ໊ࢺ͕ଟग़ݱ͢Δத͔ΒΛߜΓࠐΉ ݪจ͔Βͷख͕͔ΓΛશͯநग़
ܧଓஈམΛࢉग़͢Δ ྫʣ ΠϥΫ / ͷ / ࣏҆ / ঢ়گ N1 =ΠϥΫ N2 =ʨ࣏҆ , ঢ়گʩ
6 ܧଓஈམͷࢉग़ ΠϥΫͷ࣏҆ঢ়گʢ5ʣ จҊͷมߋ(4) ΠϥΫ , ࣏҆ ΠϥΫ , ঢ়گ
ΠϥΫ , ࣏҆ จҊ , มߋ 1 2 3 4 5 6 7 8 (0) (0) (2) (3) (0) (5) (0) (2) ಋೖஈམީิɿ1Ґ ݁ஈམީิɿ2Ґ ݁ஈམީิɿ1Ґ ݁ஈམީิɿ3Ґ ஈ མ ൪ ߸ Bn ɿޙ͖ܧଓஈམ ୈ6ஈམͷC=1 Fn ɿલ͖ܧଓஈམ Fn Bn
7 ಋೖɾ݁ஈམީิͷநग़ ಋೖஈམީิ Bn =0ͷͷख͕͔ΓͷΈΛରʹ Fn ΛঢॱʹॱҐ͚ͨ͠ͷΛީิͱ͢Δ ݁ஈམީิ
ಋೖஈམީิʹରͯͦ͠ΕͧΕநग़ ީิͷείΞC = Bn ʔ Fn C͕࠷ߴ͍ஈམΛग़ྗ
8 ཁจͷੜ ಋೖஈམͱ݁ஈམͷΛཁͱͯ͠ग़ྗ ஈམΛ୯Ґͱͯ͠நग़ ಋೖɾ݁ஈམͷΈ߹ΘͤΛཁͱ͢Δ͜ͱͰ ཁʹͷ·ͱ·ΓΛ࣋ͨͤΔ͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ ಋ
࣍ʹɺਫ࢈ࢿݯͷల։Ͱ͋Γ·͢ɻ ݁ ྲྀ௨ͷޮԽɺՃۀͷࣄۀج൫ڧԽΛ௨͡ɺ ਫ࢈ۀͷߏվֵΛਐΊͯࢀΓ·͢ɻ
9 ධՁʢಋೖஈམީิʣ ࠃձձٞʹର͠ਓखͰਖ਼ղΛ࡞ ద߹ɿ22%ɺ࠶ݱɿ19% ձٞ*% จࣈ<ࣈ> ద߹ ࠶ݱ
ฏۉ
10 ධՁʢ݁ஈམީิʣ 1ҐͷΈͷਫ਼ɿ8% 3Ґ·Ͱͷਫ਼ɿ36% ձٞ*% ಋೖஈམީิ ҐͷΈͷਫ਼ Ґ·Ͱͷਫ਼
ฏۉ ˞ׅހਖ਼ղͨ͠ީิ
11 ಋೖஈམީิͷ ' O ͷᮢ ਖ਼ղ ෆਖ਼ղ ద߹ ࠶ݱ
12 ಋೖஈམީิͷߟ ಋೖஈམ50%ఔͷਫ਼͕ظͰ͖Δ ద߹ԼͷཁҼ ࣮ࡍʹ͕ܧଓ͍ͯ͠Δ͕ɺ໊ࢺͷ͕ڞى͠ ͳ͍ͨΊʹείΞ͕͘ͳΔɻ·ͨɺͦͷٯ͋Δ ଞͷख͕͔Γ͕ඞཁ
࠶ݱԼͷཁҼ Bn =0ͷΈΛରͱͨͨ͠Ί ࠷దͳBn ͷᮢΛܾఆ͢Δඞཁ͕͋Δ
13 ݁ஈམީิͷߟ ਫ਼͕8%ͱ͍ͨΊɺཁจʹਖ਼͍݁͠ஈམ ͕ग़ྗ͞Εͳ͍ ཁจʹਖ਼͍݁͠ஈམΛग़ྗ͢ΔͨΊʹਫ਼Λ ্ͤ͞Δඞཁ͕͋Δɻ ਫ਼ԼͷཁҼ ݁ஈམͷͷܧଓظؒதͷΈΛରͱͨͨ͠Ί
ಋೖஈམͱಉ༷ʹɺ݁ஈམͰ͋ͬͯͷख͕ ͔Γ͕ܧଓ͠ͳ͔ͬͨɻ நग़ํ๏ͷݕ౼ଞͷख͕͔Γ͕ඞཁ
14 ࠓޙͷ՝ ಋೖɾ݁ஈམީิͷਫ਼্ ॿࢺʮͷʯͰଓ͞Ε໊ͨࢺҎ֎ͷใ͕ඞཁ ಋೖɾ݁ஈམͷෆཁՕॴআ ஈམ୯ҐͰෆཁͳใ͕ଟ͍ ཁจࣈɿ653จࣈʙ899จࣈ ཁɿ0.989%ʙ2.52%
ධՁํ๏ͷݕ౼ ࠃձձٞͱ͍͏େྔͷσʔλΛੜ͔ͤͳ͔ͬͨ
15 ཁྫ ಋ) ࣍ʹɺྛͷ༗͢Δଟ໘తػೳͷൃشɺྛۀͷ࣋ଓ త͔݈ͭશͳൃలΛجຊͱ͢Δྛɾྛۀࡦͷల։ ʹ͍ͭͯͰ͋Γ·͢ɻ ݁) ฏेޒͷྛਫ࢈༧ࢉɺ৯ͷ҆શͱ҆৺ͷ ֬อɺۀͷߏվֵͷՃԽɺࢢͱࢁړଜͷڞ ੜɺରྲྀΛਪਐ͢ΔͱͱʹɺٿԹஆԽࢭʹࢿ͢
ΔྛඋͷਪਐΛத৺ͱͨ͠ྛɾྛۀࡦɺ҆શ Ͱ҆৺ͳਫ࢈ڙڅମ੍ͷඋͷਫ࢈ࡦΛల։ ͢Δͱͷ؍͔Βɺॏࢪࡦʹࢥ͍ͬͨ༧ࢉΛߦ ͏ͳͲɺ৽ͨͳࡦల։͕ਤΒΕΔΑ͏ฤ͍ͨ͠·ͨ͠ɻ