JP3882414B2 - Document summarization apparatus, document summarization method, and recording medium - Google Patents
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力された文書の要約を作成し、その出力を行う文書要約装置、文書要約方法及び文書要約プログラムを記録した記録媒体に関し、特に、選択された二項関係を合成することによって要約を作成する文書要約装置、文書要約方法及び文書要約プログラムを記録した記録媒体に関する。
【0002】
【従来の技術】
キーワード検索等により文書の検索を行った場合、その検索結果には検索目的に適合しない文書も数多く含まれる。そのため、検索者は検索結果として出力された文書の内容を把握し、その文書が目的に適合した文書であるか否か判断しなければならない。しかし、検索結果として多量の文書が抽出された場合、その検索結果全てを参照し、その内容を把握していくのは容易なことではない。そこで、検索された文書の内容を短時間で読者に把握させる方法として文書要約技術が提案されている。このような文書要約技術としては、キーワード列挙、重要文ピックアップ、文短縮等が一般的である。
【0003】
キーワード列挙による方法は、頻出単語等その文書で重要な語を列挙することにより、文書の内容を大まかに理解させようとするものである。このような方法としては、例えば、「Cutting, et al. , "Scatter/Gather: A Cluster-based Approach to Browsing Large Document Collections" SIGIR-92, 1992」等が知られている。この方法では、文書を頻出キーワードの集合と記事のタイトルの一部分を集めたものとして表現する。しかしながら、キーワード列挙による方法では、表示された頻出キーワード同士の関係は示されないため、正確な内容を把握することが困難であるという問題がある。
【0004】
重要文ピックアップによる方法は、頻出単語や文のパターンにより重要文を判断し、それらをピックアップしてつなげることにより要約を生成する。例えば、特開平02−093866号公報には、予め登録しておいた意味的に重要なキーワードを含む文をピックアップする方法が開示されている。また、特開平06−348606号公報には、文書中の各単語をスコアリングし、スコア合計の高い文を一定数ピックアップする方法が開示されている。このような方法によれば、重要文が列挙された要約が出力されるので、キーワードのみを表示した場合に比較して、具体的な内容を得ることができる。しかしながら、重要文ピックアップによる方法では、選択される文が長文になる傾向があり、内容の把握が短時間で行えないという問題がある。
【0005】
文短縮による方法としては、例えば特開平05−101120号公報において、省略するものとそうでないものの係り受けのタイプを決めておき、省略すると定められた文節を削除することにより文を短縮する文書抄録生成装置が開示されている。また、特開平06−035961号公報には、修飾語を削除して文を短くする文書要約装置が開示されている。さらに、特開平08−212228号公報には、重要度の高い要素の組合せによって要約文を作る要約文作成装置が開示されている。さらに、特開平06−259423号公報には、重要パラグラフの選択を行った後、その中から不要部分を削除する要約文自動作成方式が開示されている。このような法によれば、重要度が低い部分を削除した文書が表示されることになるため、文書の概要を迅速に理解することが可能となる。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、文短縮による方法は、修飾部分を削除するのみであるため、大きな圧縮率が期待できないという問題点がある。
【0007】
また、いずれの方法も係り受けの種類のみで削除すべきか否かの判断を行っているため、重要な部分を過剰削除してしまう可能性があるという問題がある。すなわち、その文の中で重要な情報を表す単語であるか否かは、単に係り受け関係のみでは判断できない場合が多々あるため、これら方法では重要な情報が表示されない可能性がある。
【0008】
本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、簡潔で、なおかつ文書の内容を十分に把握することが可能な要約を生成する文書要約装置を提供することを目的とする。
【0009】
また、本発明の他の目的は、簡潔で、なおかつ文書の内容を十分に把握することが可能な要約を生成する文書要約方法を提供することである。
さらに、本発明の他の目的は、簡潔で、なおかつ文書の内容を十分に把握することが可能な要約をコンピュータに生成させるプログラムを記録した記録媒体を提供することである。
【0010】
【課題を解決するための手段】
本発明では上記課題を解決するために、要約対象のテキストを解析し、単語同士の二項関係を抽出する関係解析手段と、前記関係解析手段が抽出した前記二項関係に重要度を付与する関係重要度評価手段と、前記関係解析手段が抽出した前記二項関係のうち、前記関係重要度評価手段によって高い重要度が付与された重要二項関係を選択する関係選択手段と、補完される補完二項関係を選択するための補完規則と、前記補完規則の優先度とを対応付けて記録した関係優先度記録手段と、前記関係選択手段が選択した前記重要二項関係毎に、前記関係優先度記録手段に記録された前記補完規則を前記優先度に従って適用して、補完される前記補完二項関係が所定の数に達するまで前記重要二項関係に前記補完二項関係を補完する関係補完手段と、前記重要二項関係及び補完された前記補完二項関係に基づいて前記テキストの要約を生成する句合成手段と、を有することを特徴とする文書要約装置が提供される。
【0011】
ここで、関係解析手段は要約対象のテキストを解析して単語同士の二項関係を抽出し、関係重要度評価手段は関係解析手段が抽出した二項関係に重要度を付与し、関係選択手段は関係解析手段が抽出した二項関係のうち、関係重要度評価手段によって高い重要度が付与された重要二項関係を選択し、関係優先度記録手段は補完される補完二項関係を選択するための補完規則と、前記補完規則の優先度とを対応付けて記録し、関係補完手段は関係選択手段が選択した重要二項関係毎に、関係優先度記録手段に記録された補完規則を優先度に従って適用して、補完される補完二項関係が所定の数に達するまで重要二項関係に補完二項関係を補完し、句合成手段は重要二項関係及び補完された補完二項関係に基づいてテキストの要約を生成する。
【0012】
また、関係解析手段が、要約対象のテキストを解析して単語同士の二項関係を抽出し、関係重要度評価手段が、前記関係解析手段が抽出した前記二項関係に重要度を付与し、関係選択手段が、前記関係解析手段が抽出した前記二項関係のうち、前記関係重要度評価手段によって高い重要度が付与された重要二項関係を選択し、関係補完手段が、前記関係選択手段が選択した前記重要二項関係毎に、補完される補完二項関係を選択するための補完規則を前記補完規則に対応付けられた優先度に従って適用して、補完される前記補完二項関係が所定の数に達するまで前記重要二項関係に前記補完二項関係を補完し、句合成手段が、前記重要二項関係及び補完された前記補完二項関係に基づいて前記テキストの要約を生成する、ことを特徴とする文書要約方法が提供される。
【0013】
このようにすることにより、抽出された二項関係に対して十分な補完を行うことが可能となり、その結果、簡潔で、十分な情報量を有する要約を生成することが可能となる。
【0014】
さらに、コンピュータを、要約対象のテキストを解析し、単語同士の二項関係を抽出する関係解析手段、前記関係解析手段が抽出した前記二項関係に重要度を付与する関係重要度評価手段、前記関係解析手段が抽出した前記二項関係のうち、前記関係重要度評価手段によって高い重要度が付与された重要二項関係を選択する関係選択手段、補完される補完二項関係を選択するための補完規則と、前記補完規則の優先度とを対応付けて記録した関係優先度記録手段、前記関係選択手段が選択した前記重要二項関係毎に、前記関係優先度記録手段に記録された前記補完規則を前記優先度に従って適用して、補完される前記補完二項関係が所定の数に達するまで前記重要二項関係に前記補完二項関係を補完する関係補完手段、前記重要二項関係及び補完された前記補完二項関係に基づいて前記テキストの要約を生成する句合成手段、として機能させることを特徴とする文書要約プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体が提供される。
【0015】
このようにすることにより、抽出された二項関係に対して十分な補完を行うことが可能となり、その結果、簡潔で、十分な情報量を有する要約を生成することが可能となる。
【0016】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
図1は、本形態における文書要約装置1の構成を示した構成図である。
【0017】
文書要約装置1は、文書の入力を行う文書入力手段1a、文書入力手段1aから入力された文書に含まれるテキストを解析し、単語同士の二項関係を抽出する関係解析手段1b、関係解析手段が抽出した二項関係に重要度スコアを付与する関係重要度評価手段1c、高い重要度スコアが付与された二項関係を重要二項関係として選択する関係選択手段1d、補完される補完二項関係が有する関係の優先順位を記録した関係優先度記録手段1f、関係優先度記録手段1fに記録された優先順位に従って、重要二項関係に補完二項関係を補完する関係補完手段1e、要約を合成するために必要な条件が満たされたか否かを判定する終了条件判定手段1g、及び重要二項関係及び補完された前記補完二項関係から前記要約を合成する句合成手段1hによって構成されている。
【0018】
図2に関係優先度記録手段1fが記録する関係優先度表10の内容を示す。関係優先度表10には、二項関係の係り側及び受け側を構成する単語の品詞11、係り側及び受け側を示す係り側/受け側12、係り側と受け側とを結ぶ関係14及びその優先度13が記録されている。優先度13の表現には0以上の整数が用いられ、0は補完が必須であることを意味し、数字が大きいほど補完の優先度が低いことを意味する。
【0019】
次に、図1及び図2を用いて文書要約装置1の動作について説明する。
まず、文書入力手段1aに処理の対象となる文書が入力される。文書が入力された文書入力手段1aは、入力された文書から図等を除いたテキストのみを抽出する。ここで、入力文書がHTML文書等のタグ等を含む場合には、文書入力手段1aはタグを取り除いたテキスト情報のみを抽出を行う。このように抽出された入力文書のテキストは関係解析手段1bに送られる。
【0020】
入力文書のテキストを受け取った関係解析手段1bは、受け取ったテキストを解析し、単語の二項関係を抽出する。解析のレベルとしては、係り受け解析、構文解析、格解析、意味解析等があるが、本形態では単語間の関係のみを解析する係り受け解析を行うものとする。なお、本形態では、すべての文から二項関係を抽出することとして説明を行うが、予め文、パラグラフなど任意の単位で重要部分を選択し、その部分のみについて解析及び二項関係の抽出を行うこととしてもよい。このように抽出された二項関係は、関係重要度評価手段1cに送られる。
【0021】
二項関係を受け取った関係重要度評価手段1cは、受け取った単語の二項関係に重要度スコアを付与する。重要度スコアのスコアリング方法はどのようなものでもよく、例えば、tf*IDF積(G.Salton.“AutomaticText Processing.”Addison−Wesley (1989))等による単語重要度の和に、単語間の関係の種類ごとに与えた関係重要度を乗算する方法等を用いる。
【0022】
関係選択手段1dは、関係重要度評価手段1cで重要度スコアが付与された二項関係の中から、最も高いスコアが付与された二項関係を、句の中心になる重要二項関係として選択する。このように選択された重要二項関係は、関係補完手段1eに送られる。
【0023】
重要二項関係を受け取った関係補完手段1eは、関係優先度記録手段1fを参照し、必須に補完を行う必要がある補完二項関係を重要二項関係に補完する。具体的な手順としては、まず、重要二項関係が有する係り側及び受け側を抽出し、その品詞を抽出する。次に、抽出された係り側、受け側及びそれらの品詞を、関係優先度表10に対応させ、それに該当する優先度13が0である関係14を抽出する。そして、このように抽出された関係と、該当する重要二項関係の係り側或いは受け側の単語とを有する二項関係を、関係解析手段1bが抽出した二項関係の中から選択し、選択した二項関係を補完二項関係として重要二項関係に補完する。
【0024】
次に関係補完手段1eは、このように補完が行われた1つの重要二項関係に対応する補完二項関係の数が予め設定された設定数に達しているか否か判断する。ここでの設定数は、要約を利用する目的、ユーザの好み、コア関係の種類、係り側、受け側の品詞等に応じてシステムで自動的に設定されるか、ユーザが事前に設定することとしてもよい。ここで、補完が行われた補完二項関係の数が設定数に達していない場合、次に優先度の高い関係を関係優先度表10から選択し、その関係と、該当する重要二項関係の係り側或いは受け側の単語とを有する二項関係を、関係解析手段1bが抽出した二項関係の中から選択し、選択した二項関係を補完二項関係として重要二項関係に補完する。そして、補完が行われた補完二項関係の数が設定数に達するまで、順次優先度の高い関係を選択し、同様な補完を行っていく。そして、補完が行われた補完二項関係の数が設定数に達するか、或いは補完する関係が無くなった場合、関係補完手段1eは、重要二項関係及びそれを補完する補完二項関係を終了条件判定手段1gに送る。
【0025】
終了条件判定手段1gは、選択された重要二項関係及びそれを補完する補完二項関係が、要約を生成するために必要な終了条件を満たしているか否かを判定する。ここで、終了条件は、要約を構成する重要二項関係の数、要約を構成する関係数、要約の文字数、要約の文字数の文書全体に対する割合などが考えられ、目的等に応じてどれを用いてもよい。ここで、終了条件を満たしていない場合、その終了条件を満たすまで関係重要度評価手段1c以降の処理を繰り返す。関係重要度評価手段1c以降の処理を繰り返す場合、関係重要度評価手段1cは、既に選択された重要二項関係、及びこれを補完した補完二項関係の重要度スコアを一定数落とし、関係解析手段1bが抽出した二項関係に対し、改めて重要度スコアの付与を行う。重要度スコアの落とし方としては、例えば、既に選択された重要二項関係、及びこれを補完した補完二項関係が有する単語の重要度に定数R(0<R<1)を乗じる等の方法を用いる。このように、既に選択された重要二項関係、及びこれを補完した補完二項関係の重要度スコアを一定数落とすことにより、既に選択されている二項関係を再び選択することを防ぐことができる。このようにして選択された重要二項関係及びそれを補完する補完二項関係が、要約を生成するために必要な終了条件を満たした場合、終了条件判定手段1gは、選択した全ての重要二項関係及びそれらを補完する補完二項関係を句合成手段1hに送る。
【0026】
終了条件を満たした重要二項関係及び補完二項関係を受け取った句合成手段1hは、それらを合成し、要約を生成する。
次に、文書要約装置1の動作を、フローチャートを用いて説明する。図3は、文書要約装置1が要約を生成する動作手順を示したフローチャートである。
【0027】
〔S1〕 文書入力手段1aは入力された文書からテキストのみを抽出し、そのテキストを関係解析手段1bに送る。テキストを受け取った関係解析手段1bは、受け取ったテキストについて文書単位で係り受け解析を行う。
【0028】
〔S2〕 関係解析手段1bにおいて、係り受け解析結果から単語の二項関係の抽出を行う。抽出された二項関係は関係重要度評価手段1cに送られる。
〔S3〕 二項関係を受け取った関係重要度評価手段1cは、関係解析手段1bで抽出された二項関係に重要度スコアを付与する。
【0029】
〔S4〕 関係選択手段1dは、スコアの最も高い二項関係を重要二項関係として選択し、選択した重要二項関係を関係補完手段1eに送る。
〔S5〕 関係補完手段1eは、関係優先度記録手段1fを参照し、重要二項関係に対して必須の補完二項関係を補完する。
【0030】
〔S6〕 関係補完手段1eは、補完された補完二項関係の数が予め設定された規定数以上であるか否か判断する。規定数以上である場合、選択された重要二項関係及び補完された補完二項関係を終了条件判定手段1gに送り、ステップS9に進む。規定数に達していない場合、ステップS7に進む。
【0031】
〔S7〕 関係補完手段1eは、関係優先度表10の中に次に優先度の高い関係が残っているか否か判断する。残っている場合、ステップS8に進む。残っていない場合、ステップS9に進む。
【0032】
〔S8〕 関係補完手段1eは、優先度の高い関係と、該当する重要二項関係の係り側或いは受け側の単語とを有する二項関係を、関係解析手段1bが抽出した二項関係の中から選択し、選択した二項関係を補完二項関係として重要二項関係に補完する。
【0033】
〔S9〕 終了条件判定手段1gは、終了条件を満たしているか否か判断する。満たしている場合、選択されたすべての重要二項関係及びそれらを補完する補完二項関係を句合成手段1hに送り、ステップS10に進む。満たしていない場合、ステップS3に進む。
【0034】
〔S10〕 終了条件を満たした重要二項関係及び補完二項関係を合成し、要約を生成する。
次に、実際の文書例を用いて文書要約装置1の動作を説明する。
【0035】
以下、「小津安二郎はキャセイ・ホテルから彼の嫌いな俯瞰でこの閲兵式を撮った。」という文書例を対象に要約生成動作の説明を行う。
まず、文書入力手段1aに「小津安二郎はキャセイ・ホテルから彼の嫌いな俯瞰でこの閲兵式を撮った。」という文書が入力される。この文書が入力された文書入力手段1aは、入力文書からテキストのみを抽出する。この文書例は、テキストのみで構成されているため、入力された文書と同じ内容の文書がテキストとして抽出される。このように抽出されたテキストは、関係解析手段1bに送られる。
【0036】
テキストを受け取った関係解析手段1bは、受け取ったテキストの係り受け解析を行う。図4の(a)に関係解析手段1bが行う係り受け解析の結果を示す。テキストの係り受け解析を終了した関係解析手段1bは、次に、係り受け解析結果から二項関係の抽出を行う。図4の(b)に抽出された二項関係を示す。図4の(b)では、二項関係を([単語間の関係]、係り側の単語、受け側の単語)で表現している。ここで、単語間の関係は、格関係の表層格、単語間をつなぐ助詞、係り側と受け側の品詞の組合せ等で表している。なお、解析のレベルに従って、格関係を「動作主」といった深層格で表したり、もっと細かく分類した関係を用いたりしてもよい。このように抽出された二項関係は、関係重要度評価手段1cに送られる。
【0037】
二項関係を受け取った関係重要度評価手段1cは、受け取った二項関係に重要度スコアを付与する。ここでは、tf*IDF積等の方法によりスコアリングを行う。
【0038】
関係選択手段1dは、スコアの最も高い二項関係を重要二項関係として選択し、選択した重要二項関係を関係補完手段1eに送る。この例では、([は] 小津安二郎 撮った)という二項関係が重要二項関係として選択されたと仮定する。
【0039】
重要二項関係を受け取った関係補完手段1eは、関係優先度記録手段1fを参照し、重要二項関係に対して補完二項関係の補完を行う。関係補完手段1eは、初めに重要二項関係に必須の補完二項関係の補完を行う。補完二項関係の補完の手順として、まず、重要二項関係における係り側及び受け側の品詞の抽出を行う。ここで重要二項関係として([は] 小津安二郎 撮った)が選択されているため、係り側は“小津安二郎”という名詞であり、受け側は“撮った”という動詞になる。ここで、係り側について、図2に示した関係優先度表10を参照すると、この関係優先度表10には、係り側の品詞が名詞である場合の関係14が存在しない。次に、受け側について関係優先度表10を参照すると、受け側の品詞が動詞である場合の関係14が複数示されている。それらの関係14のうち、必須に補完を行う必要がある優先度13が0の関係14として[が]、[を]、[は]、[も]が選択される。そして、このように選択された優先度13が0の関係14([が]、[を]、[は]、[も])と受け側“撮った”を有する二項関係を、関係解析手段1bが抽出した二項関係である図4の(b)に示された二項関係から選択すると、[を]の関係を持つ([を] 閲兵式 撮った)が補完二項関係として抽出されることとなる。
【0040】
必須の補完二項関係の補完が完了すると、次に関係補完手段1eは、このように補完が行われた重要二項関係に対応する補完二項関係の数が予め設定された設定数に達しているか否か判断する。ここで、設定数が2として設定されていたとすると、ここまでで補完を行った補完二項関係の数は1であり、設定数2に達していない。そこで、関係補完手段1eは、次に優先度の高い補完二項関係の補完を行う。受け側の品詞が動詞の場合における関係14のうち、0の次に優先度13が高い関係14は、優先度13が1である[に]である。しかし、[に]と受け側“撮った”を有する二項関係は、図4の(b)に示された二項関係の中には存在しない。次に、優先度13が高い関係14は、優先度13が2の[と]であるが、これについても該当する二項関係は、図4の(b)に示された二項関係の中には存在しない。そして、次に優先度13が高い関係14である[で]を選択すると、この[で]と受け側“撮った”を有する二項関係([で] 俯瞰 撮った)が、図4の(b)に示された二項関係の中に存在し、この二項関係([で]俯瞰 撮った)が補完二項関係として補完される。
【0041】
([で] 俯瞰 撮った)が補完されると、再び関係補完手段1eは、このように補完が行われた重要二項関係に対応する補完二項関係の数が予め設定された設定数である2に達しているか否か判断する。ここで、補完された補完二項関係は2に達しているため、関係補完手段1eの処理を終了し、重要二項関係及びそれを補完する補完二項関係を終了条件判定手段1gに送る。
【0042】
重要二項関係及びそれを補完する補完二項関係を受け取った終了条件判定手段1gは、要約を生成するために選択された重要二項関係及びそれを補完する補完二項関係が予め定められた終了条件を満たしているかを判定する。ここで、終了条件を満たさないと判定された場合、図3に示したフローチャートのステップS3からステップS8までのステップを終了条件が満たされるまで繰り返すこととなる。この際、既に選択されている重要二項関係及び補完二項関係の重要度スコアを落とす。この例で、仮に終了条件が満たされていなかったと仮定すると、既に選択されている重要二項関係及び補完二項関係が有する単語「小津安二郎」「閲兵式」「俯瞰」「撮った」の重要度を、例えば定数R(0<R<1)を乗じる等により落とすこととなる。終了条件が満たされると、終了条件判定手段1gは、選択された全ての重要二項関係及びそれらを補完する補完二項関係を句合成手段1hに送る。
【0043】
終了条件を満たした重要二項関係及び補完二項関係を受け取った句合成手段1hは、送られた重要二項関係及び補完二項関係を合成し、要約を生成する。この例では、重要二項関係として([は] 小津安二郎 撮った)が選択され、それを補完する補完二項関係として([を] 閲兵式 撮った)及び([で] 俯瞰撮った)が選択されているため、これらを合成した「小津安二郎は俯瞰で閲兵式を撮った」という要約が生成される。
【0044】
なお、上述の例では1つの句の合成過程のみを示したため句が1つだが、実際は終了条件に応じて複数の句が合成される。これらは、入力文書の出現順に応じた配列で表示される。
【0045】
また、上述の例では、係り側の語には補完すべき関係がないため、受け側の語に対してのみ補完を行った、両方が補完する関係を持つ場合には、品詞の組合せや重要二項関係の種類などによって補完する側を決めるようにしてもよい。また、常に片方、例えば受け側を優先するようにしてもよい。
【0046】
このように、本形態では、関係解析手段1bによって、入力文書に含まれるテキストから二項関係を抽出し、関係重要度評価手段1cによって、抽出された二項関係に重要度スコアを付与し、関係選択手段1dによって、最も重要度スコアの高い二項関係を重要二項関係として選択し、関係補完手段1eによって、関係優先度記録手段1fに記録された関係の優先順位に従って、重要二項関係に補完二項関係を補完し、句合成手段1hによって、重要二項関係及び補完二項関係を合成して要約を生成することとしたため、文書が重要二項関係に補完すべき必須の修飾句を有していない場合、或いはその数が少ない場合であっても、補完される補完二項関係が設定数に達するまで関係優先度記録手段1fに記録された優先順位に従って補完が行われることとなり、結果として、要約を生成するために十分な二項関係を収集することが可能となり、簡潔で、文書内容把握のための十分な情報量を有する要約を生成することが可能となる。
【0047】
なお、本形態では、必須の関係とそれ以外の優先度付きの関係に分け、必須の関係を必ず補完するようにしたが、すべての関係に優先度をつけ、優先度の高いものから一定数補完するようにしてもよい。
【0048】
また、本形態では、品詞及び係り側か受け側かによって関係の優先度を決める例について述べたが、もっと大まかに、或いはもっと細かく分類してもよい。例えば、重要二項関係が有する関係が[から]の場合、これと呼応する[まで]の優先度を高くするなどしてもよい。
【0049】
さらに、本形態では、必須以外の関係にはすべて異なる優先度を与える例について述べたが、例えば[から]と[まで]のようなペアになる関係には同じ優先度を与え、片方が補完されたら他方も必ず補完するようにしてもよい。
【0050】
また、本形態では、重要二項関係を1つ選択するごとに補完二項関係を補完することとしたが、予め関係選択手段1dですべての二項関係を選択し、その後、それぞれに補完二項関係を補完することとしてもよい。
【0051】
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、文書要約装置が有すべき機能の処理内容は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムに記述しておく。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理がコンピュータで実現される。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記録装置や半導体メモリ等がある。市場に流通させる場合には、CD−ROM(Compact Disk Read Only Memory)やフロッピーディスク等の可搬型記録媒体にプログラムを格納して流通させたり、ネットワークを介して接続されたコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを通じて他のコンピュータに転送することもできる。コンピュータで実行する際には、コンピュータ内のハードディスク装置等にプログラムを格納しておき、メインメモリにロードして実行する。
【0052】
【発明の効果】
以上説明したように本発明の文書要約装置では、関係解析手段によって、要約対象のテキストから二項関係を抽出し、関係重要度評価手段によって、抽出された二項関係に重要度を付与し、関係選択手段によって、抽出された二項関係のうち重要度の高い重要二項関係を選択し、関係補完手段によって、関係優先度記録手段に記録された補完規則を優先度に従って適用して、重要二項関係に補完二項関係を補完し、句合成手段によって、重要二項関係及び補完二項関係に基づいて要約を生成することとしたため、文書が重要二項関係に補完すべき必須の修飾句を有していない場合、或いはその数が少ない場合であっても、補完される補完二項関係が設定数に達するまで関係優先度記録手段に記録された優先順位に従って補完が行われることとなり、結果として、要約を生成するために十分な二項関係を収集することが可能となり、簡潔で、文書内容把握のための十分な情報量を有する要約を生成することが可能となる。
【0053】
また、本発明の文書要約方法では、要約対象のテキストから二項関係を抽出し、抽出された二項関係に重要度を付与し、抽出された二項関係のうち重要度の高い重要二項関係を選択し、優先度記録手段に記録された補完規則を優先度に従って適用して、重要二項関係に補完二項関係を補完し、重要二項関係及び補完二項関係に基づいて要約を生成することとしたため、文書が重要二項関係に補完すべき必須の修飾句を有していない場合、或いはその数が少ない場合であっても、補完される補完二項関係が設定数に達するまで関係優先度記録手段に記録された優先順位に従って補完が行われることとなり、結果として、要約を生成するために十分な二項関係を収集することが可能となり、簡潔で、文書内容把握のための十分な情報量を有する要約を生成することが可能となる。
【0054】
さらに、本発明の記録媒体では、要約対象のテキストから二項関係を抽出し、抽出された二項関係に重要度を付与し、抽出された二項関係のうち重要度の高い重要二項関係を選択し、関係優先度記録手段に記録された補完規則を優先度に従って適用して、重要二項関係に補完二項関係を補完し、重要二項関係及び補完二項関係に基づいて要約を生成する機能をコンピュータに行わせるプログラムを記録することとしたため、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータ上で起動させることにより、文書が重要二項関係に補完すべき必須の修飾句を有していない場合、或いはその数が少ない場合であっても、補完される補完二項関係が設定数に達するまで関係優先度記録手段に記録された優先順位に従って補完が行われることとなり、結果として、要約を生成するために十分な二項関係を収集することが可能となり、簡潔で、文書内容把握のための十分な情報量を有する要約を生成することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 文書要約装置の構成を示した構成図である。
【図2】 関係優先度記録手段が記録する関係優先度表の内容を示した図である。
【図3】 文書要約装置が要約を生成する動作手順を示したフローチャートである。
【図4】 関係解析手段が行う係り受け解析及び二項関係抽出の具体例を示した図である。
【符号の説明】
1 文書要約装置
1a 文書入力手段
1b 関係解析手段
1c 関係重要度評価手段
1d 関係選択手段
1e 関係補完手段
1f 関係優先度記録手段
1g 終了条件判定手段
1h 句合成手段
10 関係優先度表[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a document summarization apparatus, a document summarization method, and a recording medium on which a document summarization program is recorded, which creates a summary of an input document and outputs the summary. In particular, the present invention summarizes by synthesizing selected binary relations. The present invention relates to a document summarizing apparatus, a document summarizing method, and a recording medium on which a document summarizing program is recorded.
[0002]
[Prior art]
When a document is searched by keyword search or the like, the search result includes many documents that do not meet the search purpose. Therefore, the searcher must grasp the contents of the document output as the search result and determine whether or not the document is a document suitable for the purpose. However, when a large amount of documents are extracted as search results, it is not easy to refer to all the search results and grasp the contents. Therefore, document summarization techniques have been proposed as a method for allowing readers to grasp the contents of retrieved documents in a short time. As such document summarization techniques, keyword enumeration, important sentence pickup, sentence shortening, etc. are common.
[0003]
The keyword enumeration method attempts to make the contents of a document roughly understood by enumerating important words such as frequent words in the document. As such a method, for example, “Cutting, et al.,“ Scatter / Gather: A Cluster-based Approach to Browsing Large Document Collections ”SIGIR-92, 1992” is known. In this method, a document is expressed as a collection of frequent keywords and a part of the article title. However, the keyword enumeration method does not show the relationship between the displayed frequent keywords, and therefore there is a problem that it is difficult to grasp the exact contents.
[0004]
In the method using important sentence pickup, an important sentence is determined based on a frequent word or sentence pattern, and a summary is generated by picking them up and connecting them. For example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 02-093866 discloses a method for picking up a sentence including keywords that are registered in advance and that are semantically important. Japanese Patent Application Laid-Open No. 06-348606 discloses a method of scoring each word in a document and picking up a certain number of sentences having a high total score. According to such a method, since a summary in which important sentences are listed is output, specific contents can be obtained as compared with the case where only keywords are displayed. However, the method using the important sentence pickup has a problem that the selected sentence tends to be a long sentence and the contents cannot be grasped in a short time.
[0005]
As a method for sentence shortening, for example, in Japanese Patent Application Laid-Open No. 05-101120, a document abstract for shortening a sentence by deciding the type of dependency between what is omitted and what is not, and deleting a clause determined to be omitted. A generating device is disclosed. Japanese Patent Application Laid-Open No. 06-035961 discloses a document summarizing apparatus that deletes modifiers and shortens sentences. Furthermore, Japanese Patent Application Laid-Open No. 08-212228 discloses a summary sentence creating apparatus that creates a summary sentence by combining elements having high importance. Furthermore, Japanese Patent Laid-Open No. 06-259423 discloses an automatic summary sentence creation method in which an unnecessary part is deleted from an important paragraph after it has been selected. According to such a method, a document from which a less important part is deleted is displayed, so that an outline of the document can be quickly understood.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
However, the sentence shortening method has a problem that a large compression rate cannot be expected because it only deletes the modified part.
[0007]
In addition, since any method determines whether or not to delete only by the type of dependency, there is a problem that an important part may be excessively deleted. That is, in many cases, whether or not a word represents important information in the sentence cannot be determined merely by the dependency relationship, so that there is a possibility that important information is not displayed by these methods.
[0008]
The present invention has been made in view of these points, and an object thereof is to provide a document summarization apparatus that generates a summary that is simple and can sufficiently grasp the contents of a document.
[0009]
Another object of the present invention is to provide a document summarization method for generating a summary that is simple and can sufficiently grasp the contents of the document.
Furthermore, another object of the present invention is to provide a recording medium on which is recorded a program that causes a computer to generate a summary that is simple and can sufficiently grasp the contents of a document.
[0010]
[Means for Solving the Problems]
In the present invention, in order to solve the above problems, Summarized Analyzing the text and extracting the binary relation between words, and the binary relation extracted by the relation analyzing means Degree Relationship importance evaluation means to be given, Of the binary relations extracted by the relation analysis means, the relation importance evaluation means High importance Degree Granted Heavy Binary relations The Relationship selection means to select and complementary binary relations to be complemented Corresponding the complement rule for selecting and the priority of the complement rule Recorded relationship priority recording means; For each important binary relation selected by the relation selection means, Recorded in the relationship priority recording means Applying the complement rules according to the priority, until the complement binary relation to be complemented reaches a predetermined number Relationship complementing means for complementing the complementary binary relationship to the important binary relationship; Above Important binary relations and supplemented complementary binary relations Based on the text Summary Generation Phrase synthesizing means and , A document summarizing apparatus is provided.
[0011]
here , Seki The analysis method is Summarized Analyzing text to extract binary relations between words, relation importance evaluation means are important for binary relations extracted by relation analysis means Degree The relationship selection means Of the binary relations extracted by the relation analysis means, the relation importance evaluation means High importance Degree Granted Heavy Binary relations The Select and relationship priority recording means will be complemented complementary binary relation Corresponding the complement rule for selecting and the priority of the complement rule Record and supplement the relationship For each important binary relation selected by the relation selection means, Recorded in the relationship priority recording means Apply completion rules according to priority, until the complement binary relations to be complemented reach a predetermined number Complementary binary relations are supplemented to important binary relations, and phrase synthesis means are important binary relations and complemented complementary binary relations. Based on text Summary Generation To do.
[0012]
Also, Relational analysis means analyzes the text to be summarized to extract binary relations between words, relational importance evaluation means assigns importance to the binary relations extracted by the relational analysis means, and selects relations A means selects an important binary relation given high importance by the relation importance evaluation means from among the binary relations extracted by the relation analysis means, and a relation complementing means is selected by the relation selection means. Applying a complementary rule for selecting a complementary binary relation to be complemented for each of the important binary relations according to the priority associated with the complementary rule. Complementing the complementary binary relationship to the important binary relationship until a number is reached, and phrase synthesizing means generates a summary of the text based on the important binary relationship and the complemented complementary binary relationship; A document summarization method is provided.
[0013]
By doing so, it is possible to sufficiently complement the extracted binary relation, and as a result, it is possible to generate a concise summary having a sufficient amount of information.
[0014]
further, A computer that analyzes text to be summarized and extracts a binary relationship between words; a relationship importance evaluation unit that assigns importance to the binary relationship extracted by the relationship analysis unit; and the relationship analysis Among the binary relations extracted by the means, a relation selection means for selecting an important binary relation given a high importance by the relation importance evaluation means, and a complementary rule for selecting a complementary binary relation to be complemented And a relation priority recording means that records the priority of the complementing rule in association with each other, and the supplementary rule recorded in the relation priority recording means for each important binary relation selected by the relation selecting means. Applying according to the priority, relationship complementing means for complementing the complementary binary relation to the important binary relation until the complementary binary relation to be complemented reaches a predetermined number, the important binary relation and the complemented relation The phrase synthesizing means for generating a summary of the text based on the complementary binary relations, be functional computer-readable recording the document summary program characterized as A recording medium is provided.
[0015]
By doing so, it is possible to sufficiently complement the extracted binary relation, and as a result, it is possible to generate a concise summary having a sufficient amount of information.
[0016]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a configuration diagram showing a configuration of a
[0017]
The
[0018]
FIG. 2 shows the contents of the relationship priority table 10 recorded by the relationship priority recording means 1f. The relationship priority table 10 includes part-of-speech 11 of words constituting a relational side and a reception side of a binary relation, a relation side /
[0019]
Next, the operation of the
First, a document to be processed is input to the
[0020]
The
[0021]
The relationship importance evaluation means 1c that has received the binary relationship assigns an importance score to the binary relationship of the received word. Any method of scoring the importance score may be used. For example, the sum of the word importance by the tf * IDF product (G. Salton. “Automatic Text Processing.” Addison-Wesley (1989)) or the like may be used. A method of multiplying the relationship importance given for each type of relationship is used.
[0022]
The relationship selection means 1d selects the binary relation given the highest score from the binary relations given the importance score by the relation importance evaluation means 1c as the important binary relation that becomes the center of the phrase. To do. The important binary relation thus selected is sent to the relation complementing means 1e.
[0023]
The
[0024]
Next, the
[0025]
The termination
[0026]
The
Next, the operation of the
[0027]
[S1] The
[0028]
[S2] The relational analysis means 1b extracts a binary relation between words from the dependency analysis result. The extracted binary relation is sent to the relation importance evaluation means 1c.
[S3] The relationship importance evaluation unit 1c that receives the binary relationship gives an importance score to the binary relationship extracted by the
[0029]
[S4] The
[S5] The
[0030]
[S6] The
[0031]
[S7] The
[0032]
[S8] The relation complementing means 1e is a binary relation extracted by the relation analyzing means 1b that has a high-priority relation and a relevant or binary word of the important binary relation. The selected binary relation is complemented to the important binary relation as a complementary binary relation.
[0033]
[S9] The termination
[0034]
[S10] The important binary relation and the complementary binary relation satisfying the termination condition are synthesized to generate a summary.
Next, the operation of the
[0035]
In the following, the summary generation operation will be explained for the document example, “Yasujiro Ozu took this reviewer from Cathay Hotel with his disliked bird's-eye view.”
First, a document is input to the document input means 1a, “Yasujiro Ozu took this reviewer from Cathay Hotel with his disliked bird's-eye view”. The document input means 1a to which this document is input extracts only the text from the input document. Since this document example is composed only of text, a document having the same content as the input document is extracted as text. The text extracted in this way is sent to the relationship analysis means 1b.
[0036]
The
[0037]
The relationship importance evaluation means 1c that has received the binary relationship gives an importance score to the received binary relationship. Here, scoring is performed by a method such as tf * IDF product.
[0038]
The
[0039]
The
[0040]
When the completion of the essential complementary binary relation is completed, the relation complementing means 1e then reaches the preset number of complementary binary relations corresponding to the important binary relation thus complemented. Judge whether or not. Here, assuming that the set number is set to 2, the number of complementary binomial relationships that have been complemented so far is 1, and the
[0041]
When ([taken a bird's-eye view)] is complemented, the relationship complementing means 1e again sets the number of complementary binary relations corresponding to the important binary relations thus complemented in a preset number. It is determined whether or not a certain 2 is reached. Here, since the complemented complementary binary relation has reached 2, the process of the relation complementing means 1e is terminated, and the important binary relation and the complementary binary relation for complementing it are sent to the termination
[0042]
The termination condition determination means 1g that has received the important binary relation and the complementary binary relation that complements the important binary relation, the important binary relation selected to generate the summary and the complementary binary relation that complements the important binary relation are predetermined. It is determined whether the termination condition is satisfied. If it is determined that the end condition is not satisfied, the steps from step S3 to step S8 in the flowchart shown in FIG. 3 are repeated until the end condition is satisfied. At this time, the importance score of the already selected important binary relation and complementary binary relation is dropped. In this example, if it is assumed that the termination condition is not satisfied, the words “Ozu Yasujiro”, “Reviewer”, “Overview”, “Take” have already been selected. The importance level is reduced by, for example, multiplying by a constant R (0 <R <1). When the end condition is satisfied, the end
[0043]
The
[0044]
In the above-described example, only one phrase is synthesized, so there is only one phrase, but actually, a plurality of phrases are synthesized according to the end condition. These are displayed in an array corresponding to the order of appearance of the input document.
[0045]
Also, in the above example, there is no relationship that should be complemented by the words on the dependency side. You may make it determine the side to complement by the kind of binary relationship. Moreover, you may make it always give priority to one side, for example, a receiving side.
[0046]
Thus, in this embodiment, the relational analysis means 1b extracts a binary relation from the text included in the input document, and the relational importance evaluation means 1c gives an importance score to the extracted binary relation, The relational selection means 1d selects the binary relation having the highest importance score as the important binary relation, and the relation complementing means 1e selects the important binary relation according to the priority of the relation recorded in the relation priority recording means 1f. Complementary binary relations are supplemented, and the phrase composition means 1h generates the summary by synthesizing the important binary relations and the complementary binary relations. Even if the number is not large or the number is small, complementation is performed according to the priority order recorded in the relationship
[0047]
In this form, it is divided into mandatory relationships and other relationships with priorities, and the essential relationships are always complemented. However, priorities are assigned to all relationships, and a certain number from the highest priority is assigned. You may make it complement.
[0048]
In this embodiment, the example in which the priority of the relationship is determined based on the part of speech and whether it is the dependency side or the reception side has been described. However, the priority may be roughly or more finely classified. For example, when the important binary relation has [From], the priority of [To] corresponding to this may be increased.
[0049]
Furthermore, in this embodiment, an example has been described in which different priorities are given to all non-essential relationships. For example, the same priority is given to a paired relationship such as [From] and [To], and one of them is complemented. If done, the other may be complemented.
[0050]
Further, in this embodiment, every time one important binary relation is selected, the complementary binary relation is complemented. However, all the binary relations are selected in advance by the relation selection means 1d, and then each complementary binary relation is selected. It is also possible to complement the term relation.
[0051]
The above processing functions can be realized by a computer. In this case, the processing contents of the functions that the document summarizing apparatus should have are described in a program recorded on a computer-readable recording medium. Then, by executing this program on a computer, the above processing is realized by the computer. Examples of the computer-readable recording medium include a magnetic recording device and a semiconductor memory. When distributing to the market, store the program in a portable recording medium such as a CD-ROM (Compact Disk Read Only Memory) or floppy disk, or store it in a computer storage device connected via a network. In addition, it can be transferred to another computer through the network. When executed by a computer, the program is stored in a hard disk device or the like in the computer, loaded into the main memory, and executed.
[0052]
【The invention's effect】
As described above, in the document summarization apparatus of the present invention, the relation analysis means Summarized Extract binary relations from the text and use the relation importance assessment tool to extract the binary relations Degree And by relationship selection means Of the extracted binary relations important Degree High Heavy Binary relations The Selected and recorded in the relationship priority recording means by the relationship complementing means Apply completion rules according to priority , Complementary binary relations are supplemented to important binary relations, and important binary relations and complementary binary relations are obtained by means of phrase synthesis. On the basis of the Since the summary is generated, even if the document does not have the required modifiers that should be supplemented to the important binary relation, or the number of supplementary binary relations to be complemented is the set number Will be supplemented according to the priority order recorded in the relationship priority recording means, and as a result, sufficient binary relations can be collected to generate a summary, which is concise and understands the document contents It is possible to generate a summary with a sufficient amount of information for.
[0053]
In the document summarization method of the present invention, Summarized Extract binary relations from text, important for extracted binary relations Degree Grant, Of the extracted binary relations important Degree High Heavy Binary relations The Selected and recorded in the priority recording means Apply completion rules according to priority , Complementary binary relations to important binary relations, important binary relations and complementary binary relations On the basis of the Since the summary is generated, even if the document does not have the required modifiers that should be supplemented to the important binary relation, or the number of supplementary binary relations to be complemented is the set number Will be supplemented according to the priority order recorded in the relationship priority recording means, and as a result, sufficient binary relations can be collected to generate a summary, which is concise and understands the document contents It is possible to generate a summary with a sufficient amount of information for.
[0054]
Furthermore, in the recording medium of the present invention, Summarized Extract binary relations from text, important for extracted binary relations Degree Grant, Of the extracted binary relations important Degree High Heavy Binary relations The Selected and recorded in the relationship priority recording means Apply completion rules according to priority , Complementary binary relations to important binary relations, important binary relations and complementary binary relations On the basis of the Since the program that causes the computer to perform the function of generating the summary is recorded, by invoking the program recorded on the recording medium on the computer, the essential modifiers that the document should complement the important binary relations are added. Even if it does not have, or even if the number is small, it will be complemented according to the priority order recorded in the relationship priority recording means until the complement binary relation to be complemented reaches the set number, result As a result, it is possible to collect binary relations sufficient to generate a summary, and it is possible to generate a summary that is simple and has a sufficient amount of information for grasping document contents.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a configuration diagram showing a configuration of a document summarizing apparatus.
FIG. 2 is a diagram showing the contents of a relationship priority table recorded by a relationship priority recording means.
FIG. 3 is a flowchart showing an operation procedure for generating a summary by the document summarization apparatus.
FIG. 4 is a diagram showing a specific example of dependency analysis and binomial relationship extraction performed by a relationship analysis unit.
[Explanation of symbols]
1 Document summary device
1a Document input means
1b Relational analysis means
1c Relationship importance evaluation means
1d Relation selection means
1e Relationship complementing means
1f Relation priority recording means
1g End condition judging means
1h phrase synthesis means
10 relationship priority table
Claims (4)
前記関係解析手段が抽出した前記二項関係に重要度を付与する関係重要度評価手段と、
前記関係解析手段が抽出した前記二項関係のうち、前記関係重要度評価手段によって高い重要度が付与された重要二項関係を選択する関係選択手段と、
補完される補完二項関係を選択するための補完規則と、前記補完規則の優先度とを対応付けて記録した関係優先度記録手段と、
前記関係選択手段が選択した前記重要二項関係毎に、前記関係優先度記録手段に記録された前記補完規則を前記優先度に従って適用して、補完される前記補完二項関係が所定の数に達するまで前記重要二項関係に前記補完二項関係を補完する関係補完手段と、
前記重要二項関係及び補完された前記補完二項関係に基づいて前記テキストの要約を生成する句合成手段と、
を有することを特徴とする文書要約装置。A relationship analysis means for analyzing the text to be summarized and extracting a binary relationship between words;
A relation importance evaluation means for assigning importance to the binary relation extracted by the relation analysis means;
Among the binary relation that the relationship analyzing means has extracted, the relationship selecting means for selecting the relationship importance estimation means by a high degree of importance important binomial granted relationship,
A relationship priority recording means for recording a complementary rule for selecting a complementary binary relationship to be complemented and a priority of the complementary rule ;
For each of the important binary relations selected by the relation selection means, the supplementary rules recorded in the relation priority recording means are applied according to the priority, and the complemented binary relations to be complemented become a predetermined number. Relationship complementing means for complementing the complementary binary relationship to the important binary relationship until reaching
And clauses synthesizing means for generating a summary of the text based on the important binary relations and complemented the complementary binary relations,
A document summarization apparatus comprising:
前記句合成手段は、前記終了条件判定手段が前記所定の情報量に達していると判定したときまでに補完が行われた前記重要二項関係及び補完された前記補完二項関係に基づいて前記テキストの要約を生成する、The phrase synthesizing means is based on the important binomial relation that has been complemented by the time when the end condition judging means determines that the predetermined amount of information has been reached and the complemented binary relation that has been complemented. Generate a text summary,
ことを特徴とする請求項1記載の文書要約装置。The document summarization apparatus according to claim 1, wherein:
関係重要度評価手段が、前記関係解析手段が抽出した前記二項関係に重要度を付与し、A relationship importance degree evaluation unit assigns importance to the binomial relationship extracted by the relationship analysis unit;
関係選択手段が、前記関係解析手段が抽出した前記二項関係のうち、前記関係重要度評価手段によって高い重要度が付与された重要二項関係を選択し、The relationship selection means selects an important binary relation given high importance by the relation importance evaluation means from among the binary relations extracted by the relation analysis means,
関係補完手段が、前記関係選択手段が選択した前記重要二項関係毎に、補完される補完二項関係を選択するための補完規則を前記補完規則に対応付けられた優先度に従って適用して、補完される前記補完二項関係が所定の数に達するまで前記重要二項関係に前記補完二項関係を補完し、A relationship complementing unit applies a complementary rule for selecting a complementary binary relationship to be complemented for each of the important binary relationships selected by the relationship selecting unit according to the priority associated with the complementary rule, Supplementing the complementary binary relationship to the important binary relationship until the complementary binary relationship to be complemented reaches a predetermined number;
句合成手段が、前記重要二項関係及び補完された前記補完二項関係に基づいて前記テキストの要約を生成する、Phrase synthesizing means generates a summary of the text based on the important binary relation and the complemented complementary binary relation;
ことを特徴とする文書要約方法。A document summarization method.
要約対象のテキストを解析し、単語同士の二項関係を抽出する関係解析手段、A relationship analysis means that analyzes the text to be summarized and extracts the binary relationship between words;
前記関係解析手段が抽出した前記二項関係に重要度を付与する関係重要度評価手段、A relation importance evaluation means for assigning importance to the binary relation extracted by the relation analysis means;
前記関係解析手段が抽出した前記二項関係のうち、前記関係重要度評価手段によって高い重要度が付与された重要二項関係を選択する関係選択手段、Of the binary relations extracted by the relation analysis means, a relation selection means for selecting an important binary relation given a high importance by the relation importance evaluation means,
補完される補完二項関係を選択するための補完規則と、前記補完規則の優先度とを対応付けて記録した関係優先度記録手段、A relationship priority recording means for recording a complementary rule for selecting a complementary binary relation to be complemented and a priority of the complementary rule;
前記関係選択手段が選択した前記重要二項関係毎に、前記関係優先度記録手段に記録された前記補完規則を前記優先度に従って適用して、補完される前記補完二項関係が所定の数に達するまで前記重要二項関係に前記補完二項関係を補完する関係補完手段、For each of the important binary relations selected by the relation selection means, the supplementary rules recorded in the relation priority recording means are applied according to the priority, and the complemented binary relations to be complemented become a predetermined number. Relationship complementing means for complementing the complementary binary relationship to the important binary relationship until reaching
前記重要二項関係及び補完された前記補完二項関係に基づいて前記テキストの要約を生成する句合成手段、Phrase synthesizing means for generating a summary of the text based on the important binary relation and the complemented complementary binary relation;
として機能させることを特徴とする文書要約プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。A computer-readable recording medium on which a document summarizing program is recorded.
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