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文献紹介: 入れ子依存木の刈り込みによる単一文書要約手法

文献紹介: 入れ子依存木の刈り込みによる単一文書要約手法

2017/03/21の文献紹介で発表

Yumeto Inaoka

March 21, 2017
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Transcript

  1. 入れ子依存木の刈り込み
    による単一文書要約手法
    菊池 悠太, 平尾 努, 高村 大也, 奥村 学, 永田 昌明
    言語処理学会, Vol. 22, No. 3, pp.197-217, 2015
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    文献紹介(2017/03/21)
    自然言語処理研究室 稲岡 夢人

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  2. 概要
    ● 従来手法
    ○ 単語間の関係を利用して文を圧縮
    ○ 文と文の関係には着目せず
    ● 提案手法
    ○ 文書を文間、単語間の依存関係を表す
    入れ子依存木とみなす
    ○ 単語重要度の和が最大な木の刈り込み
    ○ 要約精度の向上
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  3. 抽出型要約
    ● 文書を文、節、単語等の集合とみなす
    ● 部分集合の選択による要約文書の生成
    ● 一貫性、網羅性、要約長への柔軟な対応
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  4. 一貫性
    ● 原文書の談話構造を保持した要約
    ● 談話構造を保持していない場合
    →原文書の意図と違う解釈を誘発する要約
    ● 修辞構造理論(RST)
    ○ 文書の大域的な談話構造を木で表現
    ○ 文書中で扱う文書中の最小単位はEDU(節)
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  5. 網羅性
    ● 原文書の重要な内容を網羅しているか
    ● 整数計画問題と考える研究が盛ん
    ○ 重要な部分集合を選択する問題
    ○ 部分集合が原文書の情報をなるべく
    被覆するような目的関数を設定
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  6. 網羅性と要約長の関係
    ● 文を抽出単位とすると、非常に短い
    要約文書の要求時に情報の網羅性が低下
    ● 文抽出と文圧縮を組み合わせるアプローチ
    ○ 文圧縮:単語、句の削除による短文化
    ○ 同時に行うアプローチの研究が盛ん
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  7. 入れ子依存木
    ● 文間依存木 :文間の依存関係を表す木
    ● 単語間依存木:単語間の依存関係を表す木
    ● 入れ子依存木:上記の木が入れ子となる木
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  8. 入れ子依存木
    ● 文間依存木の根ノードが部分木の根となる
    ● 単語間依存木の根ノードは必ずしも
    部分木の根とはならない
    →制約による網羅性向上の妨げを防止
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  9. 入れ子依存木の構築
    1. RSTの木構造を
    DEP-DTへ変換
    2. DEP-DTを文が
    ノードの依存木
    に変換
    3. 依存構造解析で
    単語間の依存木
    を獲得
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  10. 評価実験
    ● RST Discourse Treebankの要約評価用
    テストセットを使用
    ● 原文書の25%(long), 10%(short)程度のトークン
    数の参照要約を使用
    ● 比較手法としてEDU, 文を単位とした
    要約手法を用意
    ● テストセットに含まれる修辞構造を用いた場合
    と解析器で自動で解析した場合
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  11. 評価実験
    ● n:原文書の文数
    ● m
    i
    :文iの単語数
    ● w
    ij
    :i番目の文におけるj番目の単語の重み
    ● z
    ij
    :i番目の文におけるj番目の単語を
      要約に含めるときに1となる変数
    ● 目的関数:要約に含まれた単語の重みの総数
    ● tf
    ij
    は単語w
    ij
    の頻度
    ● depth(i)は文x
    i
    の根からの深
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  12. 結果(修辞構造を用いた場合)
    ● 任意部分木と根付き部分木で差はみられない
    ● shortの場合は全ての場合で有意に上回る
    ● longの場合は顕著な差は現れない
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  13. 結果(解析器を用いた場合)
    ● shortの場合は提案手法の方が劣化が大きい
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  14. 結果(文間依存木の有無)
    ● 木の深さ情報が重要箇所の同定に寄与
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  15. 結果(部分木抽出手法の比較)
    ● 目的節、that節のほうが重要な場合に有用
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  16. まとめ
    ● 入れ子依存木の構築によりROUGEが向上
    ● 根にこだわらない任意部分木抽出手法が有用
    ● 修辞構造解析器による精度への影響を確認
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