(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の文で構成され、かつ、形態素解析済みの入力文書を受け付ける文書入力手段と、
前記入力文書の各文に対して特徴ベクトルを生成し、各文について、生成した前記特徴ベクトルと、予め求められた前記特徴ベクトルの各要素に対する重みを示す重みベクトルとの内積を用いて、前記文が不完全文である確率を算出し、前記算出された前記確率に基づいて前記文が不完全文であるか否かを判定することにより、前記入力文書から、不完全文を検出する不完全文検出手段と、
前記不完全文検出手段によって検出された不完全文を、前記不完全文より前に出現する直近の完全文と連結する不完全文連結手段と、
前記不完全文連結手段によって前記不完全文が前記完全文と連結された前記入力文書に対応する要約を生成する要約生成手段と、
を含む文書要約装置であって、
前記特徴ベクトルの各要素は、格助詞の有無及び文が含む形態素の数を含む文書要約装置。
【請求項２】
複数の文で構成され、かつ、形態素解析済みの入力文書を受け付ける文書入力手段と、
前記入力文書の各文に対して特徴ベクトルを生成し、各文について、生成した前記特徴ベクトルと、予め求められた前記特徴ベクトルの各要素に対する重みを示す重みベクトルとの内積を用いて、前記文が不完全文である確率を算出し、前記算出された前記確率に基づいて前記文が不完全文であるか否かを判定することにより、前記入力文書から、不完全文を検出する不完全文検出手段と、
前記不完全文検出手段によって検出された不完全文を、前記不完全文より前に出現する直近の完全文と連結する不完全文連結手段と、
前記不完全文連結手段によって前記不完全文が前記完全文と連結された前記入力文書に対応する要約を生成する要約生成手段と、
を含む文書要約装置であって、
前記特徴ベクトルの各要素は、指示詞の有無を示す要素を含む文書要約装置。
【請求項３】
複数の文で構成され、かつ、形態素解析済みの入力文書を受け付ける文書入力手段と、
前記入力文書の各文に対して特徴ベクトルを生成し、各文について、生成した前記特徴ベクトルと、予め求められた前記特徴ベクトルの各要素に対する重みを示す重みベクトルとの内積を用いて、前記文が不完全文である確率を算出し、前記算出された前記確率に基づいて前記文が不完全文であるか否かを判定することにより、前記入力文書から、不完全文を検出する不完全文検出手段と、
前記不完全文検出手段によって検出された不完全文を、前記不完全文より前に出現する直近の完全文と連結する不完全文連結手段と、
前記不完全文連結手段によって前記不完全文が前記完全文と連結された前記入力文書に対応する要約を生成する要約生成手段と、
を含む文書要約装置であって、
前記特徴ベクトルの各要素は、格助詞又は指示詞の文書中での位置、格助詞又は指示詞の文中での位置、格助詞又は指示詞の前にある読点の数、前の読点からの距離、前の文と同一の名詞の数、あるいは前の文とのコサイン類似度を含む文書要約装置。
【請求項４】
前記不完全文検出手段は、以下の式を用いて、文ｘが不完全文である確率ｐ（ｙ＝１｜ｘ）を算出する請求項１〜請求項３の何れか１項記載の文書要約装置。
【数１】
0005538268.tif 000005
ただし、ｗが重みベクトルを表し、ｆ（ｘ）が文ｘに対して生成された特徴ベクトルを表わす。
【請求項５】
前記特徴ベクトルの各要素は、格助詞「が」の有無を示す要素、格助詞「を」の有無を示す要素、格助詞「に」の有無を示す要素、連用助詞「は」の有無を示す要素、及び文が含む形態素の数を含む請求項１記載の文書要約装置。
【請求項６】
前記不完全文は、指示名詞句を含む文、または前記入力文書内の他の文と照応関係にある文である請求項１〜請求項５の何れか１項記載の文書要約装置。
【請求項７】
前記不完全文連結手段は、前記不完全文検出手段によって検出された不完全文を、前記完全文と連結するまで、前記入力文書における１つ前の文と繰り返し連結する請求項１〜請求項６の何れか１項記載の文書要約装置。
【請求項８】
文書入力手段と、不完全文検出手段と、不完全文連結手段と、要約生成手段とを含む文書要約装置における文書要約方法であって、
前記文書入力手段によって、複数の文で構成され、かつ、形態素解析済みの入力文書を受け付けるステップと、
前記不完全文検出手段によって、前記入力文書の各文に対して特徴ベクトルを生成し、各文について、生成した前記特徴ベクトルと、予め求められた前記特徴ベクトルの各要素に対する重みを示す重みベクトルとの内積を用いて、前記文が不完全文である確率を算出し、前記算出された前記確率に基づいて前記文が不完全文であるか否かを判定することにより、前記入力文書から、不完全文を検出するステップと、
前記不完全文連結手段によって、前記不完全文検出手段によって検出された不完全文を、前記不完全文より前に出現する直近の完全文と連結するステップと、
前記要約生成手段によって、前記不完全文連結手段によって前記不完全文が前記完全文と連結された前記入力文書に対応する要約を生成するステップと、
を含んで実行することを特徴とする文書要約方法であって、
前記特徴ベクトルの各要素は、格助詞の有無及び文が含む形態素の数を含む文書要約方法。
【請求項９】
文書入力手段と、不完全文検出手段と、不完全文連結手段と、要約生成手段とを含む文書要約装置における文書要約方法であって、
前記文書入力手段によって、複数の文で構成され、かつ、形態素解析済みの入力文書を受け付けるステップと、
前記不完全文検出手段によって、前記入力文書の各文に対して特徴ベクトルを生成し、各文について、生成した前記特徴ベクトルと、予め求められた前記特徴ベクトルの各要素に対する重みを示す重みベクトルとの内積を用いて、前記文が不完全文である確率を算出し、前記算出された前記確率に基づいて前記文が不完全文であるか否かを判定することにより、前記入力文書から、不完全文を検出するステップと、
前記不完全文連結手段によって、前記不完全文検出手段によって検出された不完全文を、前記不完全文より前に出現する直近の完全文と連結するステップと、
前記要約生成手段によって、前記不完全文連結手段によって前記不完全文が前記完全文と連結された前記入力文書に対応する要約を生成するステップと、
を含んで実行することを特徴とする文書要約方法であって、
前記特徴ベクトルの各要素は、指示詞の有無を示す要素を含む文書要約方法。
【請求項１０】
文書入力手段と、不完全文検出手段と、不完全文連結手段と、要約生成手段とを含む文書要約装置における文書要約方法であって、
前記文書入力手段によって、複数の文で構成され、かつ、形態素解析済みの入力文書を受け付けるステップと、
前記不完全文検出手段によって、前記入力文書の各文に対して特徴ベクトルを生成し、各文について、生成した前記特徴ベクトルと、予め求められた前記特徴ベクトルの各要素に対する重みを示す重みベクトルとの内積を用いて、前記文が不完全文である確率を算出し、前記算出された前記確率に基づいて前記文が不完全文であるか否かを判定することにより、前記入力文書から、不完全文を検出するステップと、
前記不完全文連結手段によって、前記不完全文検出手段によって検出された不完全文を、前記不完全文より前に出現する直近の完全文と連結するステップと、
前記要約生成手段によって、前記不完全文連結手段によって前記不完全文が前記完全文と連結された前記入力文書に対応する要約を生成するステップと、
を含んで実行することを特徴とする文書要約方法であって、
前記特徴ベクトルの各要素は、格助詞又は指示詞の文書中での位置、格助詞又は指示詞の文中での位置、格助詞又は指示詞の前にある読点の数、前の読点からの距離、前の文と同一の名詞の数、あるいは前の文とのコサイン類似度を含む文書要約方法。
【請求項１１】
コンピュータを、請求項１〜請求項７の何れか１項記載の文書要約装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書要約装置、文書要約方法、及びプログラムに係り、特に、複数の文から構成されるテキスト（入力文書）を要約する文書要約装置、文書要約方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、電子化されたテキストが大量に流通するようになった。そのため、それらのテキストに記述されている情報を迅速に把握するため、機械にテキストを要約させる技術が求められている。
【０００３】
現在、テキストを機械に要約させる際には、要約の対象となるテキストの内容を代表していると思われる文（以下、重要文）をテキストから１つ以上選び出し、それらを並び替え連結することによって要約が作られることが多い。
【０００４】
重要文を選択する際には、何らかの方法によって、文が持つ情報にスコア（以下、内容性スコア）を定義し、そのスコアに従って文を選択することがよく行われる。内容性スコアを定義する要素としては、文を構成する単語がよく用いられる（非特許文献１）。
【０００５】
重要文を抽出したのち、それらを並び替えることによって、要約の読みやすさを向上させることができると考えられている。単一の文書を要約する際ならば、要約の対象となるテキストと同じ順序に選択した文を並べればよいが、複数の文書を要約する場合には文を適切に並び替える手段が必要となる。文を並び替える方法として、一例としては重要文の抽出元のテキストが書かれた時間に従って文を並び替える方法（非特許文献２）、あるいは大規模なテキスト集合から文の並べ方を事前に学習しておき、学習の結果に従って文を並び替える方法などが知られている（非特許文献３）。
【０００６】
さらに、重要文を選択した後に並び替えるのではなくて、重要文の選択と並び替えを同時に行う手法も提案されている。文の並びに対してその良さを計るスコアを定義し（以下、連接性スコア）、内容性スコアと連接性スコアの和が高い文の順列を探索することによって、すなわち重要文の選択と並び替えを同時に行うことによって、要約の読みやすさが更に向上することが知られている（非特許文献4）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Elena Filatova and Vasileios Hatzivassiloglou. “A formal model for information selection in multi-sentence text extraction”. In Proceedings of the 20th International Conference on Computational Linguistics (COLING), 2004.
【非特許文献２】Regina Barzilay, Noemie Elhadad and Kathleen R. McKeown. “Inferring Strategies for Sentence Ordering in Multidocument News Summarization”. Journal of Artificial Intelligence Research, Vol.17, pp.35-55, 2002.
【非特許文献３】Mirella Lapata. “Probabilistic Text Structuring: Experiments with Sentence Ordering”. In Proceedings of the 41st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 2003.
【非特許文献４】西川仁、長谷川隆明、松尾義博、菊井玄一郎、「文の内容性と連接性を目的関数とする複数の評価文書の要約」、言語処理学会第１６会年次大会、pp. 39-42, 2010.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上記の非特許文献４に記載の技術など、既存の要約技術では、文を単位として要約を生成するため、他の文が同時に要約に含まれなければ文として意味をなさない文が、要約に含まれる場合がある。例えば、以下のような３つの文を考える。
【０００９】
文１：「このカメラには珍しい機能があって、なんと暗視モードがあります。」
文２：「とても面白い機能です。」
文３：「ただ、この機能はとてもバッテリーを消費するので、注意が必要です。」
【００１０】
文２は主語が省略されている。文２の主語は文１の中に現れる「暗視モード」であって、文１と文２とをひとつながりの文章としてみたとき、文２の主語は省略可能である。また、文３は指示名詞句「この機能」を含み、この指示名詞句が指示するものは同様に「暗視モード」である。この場合、文２と文３は、文１の存在を前提としているために、要約の中に、文１を含まず文２のみ、あるいは文３のみが含まれた場合、意味の通らない要約が生成される。例えば、文１を含まずに文２が要約中に含まれた場合、「とても面白い機能」の主語が分からないし、文３が要約に含まれた場合には、「この機能」が指示するものが分からない。
【００１１】
本発明は、上記の事実を鑑みてなされたもので、意味の通らない要約が生成されることを抑制することができる文書要約装置、文書要約方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記の目的を達成するために本発明に係る文書要約装置は、複数の文で構成され、かつ、形態素解析済みの入力文書を受け付ける文書入力手段と、前記入力文書の各文に対して特徴ベクトルを生成し、各文について、生成した前記特徴ベクトルと、予め求められた前記特徴ベクトルの各要素に対する重みを示す重みベクトルとの内積を用いて、前記文が不完全文である確率を算出し、前記算出された前記確率に基づいて前記文が不完全文であるか否かを判定することにより、前記入力文書から、不完全文を検出する不完全文検出手段と、前記不完全文検出手段によって検出された不完全文を、前記不完全文より前に出現する直近の完全文と連結する不完全文連結手段と、前記不完全文連結手段によって前記不完全文が前記完全文と連結された前記入力文書に対応する要約を生成する要約生成手段と、を含んで構成され、前記特徴ベクトルの各要素は、格助詞の有無及び文が含む形態素の数を含む。
【００１３】
本発明に係る文書要約方法は、文書入力手段と、不完全文検出手段と、不完全文連結手段と、要約生成手段とを含む文書要約装置における文書要約方法であって、前記文書入力手段によって、複数の文で構成され、かつ、形態素解析済みの入力文書を受け付けるステップと、前記不完全文検出手段によって、前記入力文書の各文に対して特徴ベクトルを生成し、各文について、生成した前記特徴ベクトルと、予め求められた前記特徴ベクトルの各要素に対する重みを示す重みベクトルとの内積を用いて、前記文が不完全文である確率を算出し、前記算出された前記確率に基づいて前記文が不完全文であるか否かを判定することにより、前記入力文書から、不完全文を検出するステップと、前記不完全文連結手段によって、前記不完全文検出手段によって検出された不完全文を、前記不完全文より前に出現する直近の完全文と連結するステップと、前記要約生成手段によって、前記不完全文連結手段によって前記不完全文が前記完全文と連結された前記入力文書に対応する要約を生成するステップと、を含んで実行することを特徴とする文書要約方法であって、前記特徴ベクトルの各要素は、格助詞の有無及び文が含む形態素の数を含む。
【００１４】
本発明に係る文書要約装置及び文書要約方法によれば、文書入力手段によって、複数の文で構成され、かつ、形態素解析済みの入力文書を受け付ける。不完全文検出手段によって、入力文書から、不完全文を検出する。
【００１５】
そして、不完全文連結手段によって、不完全文検出手段によって検出された不完全文を、不完全文より前に出現する直近の完全文と連結する。要約生成手段によって、不完全文連結手段によって不完全文が完全文と連結された入力文書に対応する要約を生成する。
【００１６】
このように、入力文書から検出された不完全文を完全文と連結し、不完全文が完全文と連結された入力文書に対応する要約を生成することにより、意味の通らない要約が生成されることを抑制することができる。
また、特徴ベクトルの各要素は、指示詞の有無を示す要素を含むようにすることができる。
また、特徴ベクトルの各要素は、格助詞又は指示詞の文書中での位置、格助詞又は指示詞の文中での位置、格助詞又は指示詞の前にある読点の数、前の読点からの距離、前の文と同一の名詞の数、あるいは前の文とのコサイン類似度を含むようにすることができる。
【００１７】
本発明に係る不完全文検出手段は、入力文書の各文に対して特徴ベクトルを生成し、各文について、生成した特徴ベクトルと、予め求められた特徴ベクトルの各要素に対する重みを示す重みベクトルとの内積を用いて、文が不完全文である確率を算出し、算出された確率に基づいて文が不完全文であるか否かを判定することにより、入力文書から不完全文を検出する。
【００１８】
また、上記の不完全文検出手段は、以下の式を用いて、文ｘが不完全文である確率ｐ（ｙ＝１｜ｘ）を算出するようにすることができる。
【００１９】
【数１】
0005538268.tif 000002
【００２０】
ただし、ｗが重みベクトルを表し、ｆ（ｘ）が文ｘに対して生成された特徴ベクトルを表わす。
【００２１】
上記の特徴ベクトルの各要素は、格助詞「が」の有無を示す要素、格助詞「を」の有無を示す要素、格助詞「に」の有無を示す要素、連用助詞「は」の有無を示す要素、及び文が含む形態素の数を含むようにすることができる。
【００２２】
上記の不完全文は、指示名詞句を含む文、または入力文書内の他の文と照応関係にある文であるようにすることができる。
【００２３】
上記の不完全文連結手段は、不完全文検出手段によって検出された不完全文を、完全文と連結するまで、前記入力文書における１つ前の文と繰り返し連結するようにすることができる。
【００２４】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、上記の文書要約装置の各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２５】
以上説明したように、本発明の文書要約装置、文書要約方法、及びプログラムによれば、入力文書から検出された不完全文を完全文と連結し、不完全文が完全文と連結された入力文書に対応する要約を生成することにより、意味の通らない要約が生成されることを抑制することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の実施の形態に係るテキスト要約装置の構成を示す概略図である。
【図２】入力されるテキストの形式の一例を示す図である。
【図３】（Ａ）文の一例を示す図、及び（Ｂ）特徴ベクトルの一例を示す図である。
【図４】重みベクトルの一例を示す図である。
【図５】不完全文を検出した結果の一例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態に係るテキスト要約装置における文書要約処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００２８】
＜テキスト要約装置の構成＞
図１に示すように、本実施の形態に係るテキスト要約装置は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）と、後述する文書要約処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）とを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。テキスト要約装置は、テキスト入力部１と、他の文と連結しなければならない不完全文を検出する不完全文検出部２と、不完全文を検出するためのモデルのパラメータが格納された不完全文検出モデル記憶部３と、検出された不完全文を他の文と連結する不完全文連結部４と、連結された文を含む文集合を受け付け要約を生成するテキスト要約部５と、要約されたテキストを出力するテキスト出力部６とを備えている。
【００２９】
テキスト入力部１は、既知のキーボード、マウス、記憶装置などの入力器により入力された、要約の対象となるテキスト（入力文書）を受け付ける。入力の形式の一例を図２に示す。上記図２に示すように、文に分割され、更に形態素解析されたテキストが入力として与えられる。上記図２に示す表の各行がそれぞれ一形態素に対応しており、入力されたテキストには、形態素の表記、品詞、読み、標準形の情報が含まれている。＜ＥＯＳ＞は文境界を示すものである。
【００３０】
不完全文検出部２は、受け付けられた形態素解析済みのテキストを入力として、入力されたテキストの各文が不完全文であるか否かを判定することにより、入力されたテキストから不完全文を検出する。
【００３１】
不完全文とは、その文だけでは意味が通らない文であり、例えば、指示名詞句を含む文、又は文書内の他の文と照応関係にある文である。また、完全文とは、不完全文ではない文である。
【００３２】
指示名詞句を含む文としては、例えば、以下の２文が考えられる。
【００３３】
文４：指紋認証の機能がついています。
文５：が、この機能はあくまでオマケと思います。
【００３４】
文５の指示名詞句「この機能」が、文４の先行詞「指紋認証の機能」を指示している。
【００３５】
また、文書内の他の文と照応関係にある文として、例えば、以下の２文が考えられる。
【００３６】
文６：問題はパネルの質。
文７：同価格帯のものと比べ質が悪い。
【００３７】
文７の「質」が、文４の「パネルの質」と照応関係にあり、文６のみでは、「質」の指示するものを同定できず、文意を正しく理解できない。
【００３８】
また、文書内の他の文と照応関係にある文には、他の文中の要素と同じ要素が省略された文が含まれ、例えば、以下の２文が考えられる。
【００３９】
文８：画面の質が低いと思う。
文９：あまり綺麗に（φが）見えない。
【００４０】
文９では、「何が」綺麗に見えないのか省略されており、文１０の「画面の質が」が省略されている。
【００４１】
本実施の形態では、ある文が不完全文であるか否かを判定するために、一例として、ロジスティック回帰モデルを用いる。文ｘが不完全であるときｙ＝1、そうでないときｙ＝0として、文ｘが不完全文である確率ｐ（ｙ＝１｜ｘ）を、以下の（１）式に従って計算する。
【００４２】
【数２】
0005538268.tif 000003
【００４３】
ここで、ｗは後述する不完全文を検出するためのモデルのパラメータ（重みベクトル）を示し、ｆ（ｘ）は、文ｘについて生成された特徴ベクトルを示す。ｗ・ｆ（ｘ）は、ｗとｆ（ｘ）との内積を示す。なお、文ｘが不完全文でない確率ｐ（ｙ＝0｜ｘ）は１−ｐ（ｙ＝1｜ｘ）である。
【００４４】
不完全文検出部２は、各文ｘについて、特徴ベクトルｆ（ｘ）を生成する。特徴ベクトルｆ（ｘ）は、形態素解析済の文ｘについて予め定められた複数種類の特徴を抽出し、抽出された複数種類の特徴を示す実数値を要素とするベクトルで表現したものである。上述した文２について生成した特徴ベクトルの一例を図３（Ａ）、（Ｂ）に示す。例えば、図３（Ａ）に示すように、形態素解析された文ｘについて、図３（Ｂ）に示すように、文を特徴づける要素として、格助詞「が」の有無、格助詞「を」の有無、格助詞「に」の有無を、連用助詞「は」の有無、及び文が含む形態素の数などを求め、各要素の実数値からなる特徴ベクトルを生成する。このように、ガ格，ヲ格，ニ格などが省略されていることを検出するため，それぞれの格助詞の有無を特徴量として用いている。
【００４５】
不完全文検出部２は、文ｘについて、生成した特徴ベクトルを用いて、上記（１）式に従って、文ｘが不完全文である確率ｐ（ｙ＝１｜ｘ）及び文ｘが完全文である確率ｐ（ｙ＝０｜ｘ）を算出し、例えば、ｐ（ｙ＝1｜ｘ）≧ｐ（ｙ＝0｜ｘ）のときに、文ｘが不完全文であると判定する。なお、ｐ（ｙ＝1｜ｘ）≧０．４の場合に、文ｘが不完全文であると判定するようにしてもよく、この場合には任意の閾値を設定してもよい。
【００４６】
不完全文検出モデル記憶部３には、上述したｗが格納されている。ｗの一例を図４に示す。ｗは、上述した特徴ベクトルの各要素に対応する特徴が、不完全文を検出するにあたりどの程度重要であるかに応じて定められた重みを、要素としたベクトルである。図４を例に取ると、図４に示した特徴のうち最も重みが大きいものは「連用助詞「は」の有無」である。そのため、この例では、この特徴が不完全文を検出するにあたり最も重要であることを示している。すなわち、連用助詞「は」を含まない文は、不完全な文である可能性が高いことを示している。
【００４７】
なお、ｗは、各文に対して不完全文であるか否かが付与された訓練データを用いて、確率的勾配降下法などの既知の技術を用いた学習方法によって予め求められ、不完全文検出モデル記憶部３に格納される。
【００４８】
図５に不完全文を検出した結果の一例を示す。この例では、１つ目の文は不完全文ではないと判定され（ｙ＝０と判定）、２つ目と３つ目の文は不完全文であると判定されている（ｙ＝１と判定）。
【００４９】
不完全文連結部４は、不完全文検出部２による検出結果を受け取り、検出された不完全文の各々について、１つ前の文と連結する。不完全文連結部４は、この処理を、完全文と連結されるまで、１つ前の文との連結を繰り返す。例として、上記図５のように、文１が不完全文でなく、文２と文３が不完全文であると判定されたとする。この場合、これらの３つの文から、以下のような新しい３つの文が作られる。
【００５０】
文１０：「このカメラには珍しい機能があって、なんと暗視モードがあります。」
文１１：「このカメラには珍しい機能があって、なんと暗視モードがあります。とても面白い機能です。」
文１２：「このカメラには珍しい機能があって、なんと暗視モードがあります。とても面白い機能です。ただ、この機能はとてもバッテリーを消費するので、注意が必要です。」
【００５１】
上記図５に示す文１は、不完全文ではないため、そのまま、テキスト要約部５への入力として用いることができる（文１０）。文２は不完全文であるため、文１と連結され、新しい連結された文となる（文１１）。文３も同様に不完全文であるが、文２も不完全文であるため、文１および文２と連結され、新しい連結された文となる（文１２）。不完全文連結部４は、この例では、この３つの文（文１０、文１１、文１２）を出力する。なお、単に、文１と文２と文３を連結し、連結された文１２のみをテキスト要約部５へ出力するようにしてもよい。
【００５２】
テキスト要約部５は、不完全文連結部４によって不完全文が直前の文と連結された結果を含むテキストを受け取り、当該テキストから要約を生成する。このとき、テキスト要約部５は、不完全文と判定されなかった文（単文）と、不完全文連結部４によって連結された複数の文との各々を基本単位として、当該テキストを基本単位に分割して、要約を生成する。また、上記の例のように、不完全文連結部４から複数の文（文１０、文１１、文１２）が出力された場合には、それぞれの文を基本単位として、要約を生成する。
【００５３】
テキスト要約部５による要約方法は、形態素解析済みの文の集合を入力とする既存の要約方法を用いればよく、例えば、文の集合から生成される文の順列に対し、内容の良さを示す内容性スコアと文の並びの自然さを表わす連接性スコアとを定義し、以下の（２）式に示すように、定められた要約の制限長の下で、内容性スコアと連接性スコアの和が最大となる順列を、要約とする。
【００５４】
【数３】
0005538268.tif 000004
【００５５】
ただし、Ｓ*はｎ個の文の順列である要約を示し、ｓ0、ｓn+1をそれぞれ文の順列の先頭と末尾を表わす記号とすると、Ｓ*＝ｓ0，ｓ1，・・・，ｓn，ｓn+1である。また、ｓは、完全文である１個の文、または不完全文連結部４によって連結された複数の文である。また、Ｃｏｎｔｅｎｔ（Ｓ）は文の順列Ｓの内容性スコア、Ｃｏｎｎｅｃｔ（Ｓ）は連接性スコア、Ｔは要約の対象とする文章集合から構成可能な文の順列の全てを示す。また。λは内容性スコアと連接性スコアの重みを調整するパラメータ、ｌｅｎｇｔｈ（Ｓ）はＳの長さ、Ｋは要約のサイズの上限（制限長）を表わす。
【００５６】
なお、上記の要約方法は、上記の非特許文献４に記載の要約方法と同様であるため、詳細な説明を省略する。
【００５７】
テキスト要約部５が生成した要約が、テキスト出力部６によりユーザに出力される。
【００５８】
＜テキスト要約装置の作用＞
次に、本実施の形態に係るテキスト要約装置の作用について説明する。まず、テキスト要約装置は、予め用意された、不完全文であるか否かが付与された複数の文を含む訓練データを用いて、確率的勾配降下法により、特徴ベクトルの各要素に対する重みを学習し、学習された各要素に対する重みを示す重みベクトルを、不完全文検出モデル記憶部３に格納する。
【００５９】
そして、テキスト要約装置に、形態素解析済みの要約対象のテキスト（入力文書）と、要約の制限長とが入力されると、テキスト要約装置において、図６に示す文書要約処理ルーチンが実行される。
【００６０】
まず、ステップ１００において、入力された形態素解析済みの要約対象のテキスト（入力文書）と、要約の制限長とを受け付け、ステップ１０２において、不完全文検出モデル記憶部３から、不完全文検出モデルパラメータとして、重みベクトルｗを読み込む。
【００６１】
そして、ステップ１０４において、入力されたテキストの各文ｘについて、特徴ベクトルｆ（ｘ）を生成し、上記ステップ１０２で読み込んだ重みベクトルｗを用いて、上記（１）式に従って、文ｘが不完全である確率ｐ（ｙ＝１｜ｘ）を算出する。そして、各文ｘについて算出した不完全である確率ｐ（ｙ＝１｜ｘ）に基づいて、当該文が不完全文であるか否かを判定する。
【００６２】
次のステップ１０６では、上記ステップ１０４の判定結果に基づいて、入力されたテキストに不完全文が存在するか否かを判定し、不完全文が存在しない場合には、ステップ１１４へ移行する。一方、入力されたテキストに不完全文が存在すると判定された場合には、ステップ１０８において、上記ステップ１０４で不完全文であると判定された文のうち、処理対象の文を１つ設定する。次のステップ１１０では、不完全文であると判定されていない完全文と連結されるまで、処理対象の文を、繰り返し、１つ前の文と連結する。
【００６３】
そして、ステップ１１２において、全ての不完全文について、上記ステップ１０８、１１０の処理を実行したか否かを判定し、上記ステップ１０８、１１０の処理が実行されていない不完全文が存在する場合には、上記ステップ１０８へ戻り、当該不完全文を、処理対象として設定する。
【００６４】
一方、上記ステップ１１２で、全ての不完全文について、上記ステップ１０８、１１０の処理を実行したと判定された場合には、ステップ１１４において、上記ステップ１１０での不完全文の連結結果を用いて、入力されたテキストに対応する要約を生成する。
【００６５】
そして、ステップ１１６において、上記ステップ１１４で生成された要約を出力して、文書要約処理ルーチンを終了する。
【００６６】
以上説明したように、本実施の形態に係るテキスト要約装置によれば、テキストから不完全文を検出して、不完全文を完全文と連結し、不完全文が完全文と連結されたテキストに対応する要約を生成することにより、意味の通らない要約が生成されることを抑制することができる。
【００６７】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００６８】
例えば、１つの文書が入力される場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、複数の文書が入力されてもよい。この場合には、複数の文書から、不完全文を検出し、不完全文が他の文と連結された複数の文書に対応する要約を生成するようにすればよい。
【００６９】
また、ロジスティック回帰モデルを用いて、不完全文であるか否かを判定する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、サポートベクトルマシンなどの他の手法を用いて、不完全文であるか否かを判定するようにしてもよい。また、既存の技術、例えば、文同士の類似度の変化に基づく手法や、単純に形態素の表記や品詞、読みなどを利用した規則に基づく手法を利用して、不完全文を検出するようにしてもよい。文同士の類似度の変化に基づく手法としては、非特許文献（Marti A. Hearst. “TextTiling: Segmenting Text into Multi-paragraph Subtopic Passages”. Computational Linguistics. Vol.33, Issue 1, pp.33-62, 1997.）に記載されている手法を用いることができる。
【００７０】
また、完全文と連結するまで、一つ前の文と不完全文とを繰り返し連結する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、不完全文と、その前に出現した直近の完全文とを連結するようにしてもよい。例えば、上記文３を上記文１とのみ連結し、上記文２と上記文１とが連結しないようにしてもよい。
【００７１】
また、「ここ」、「そこ」といった指示詞の有無などの他の特徴を、特徴ベクトルの要素として用いてもよい。
【００７２】
また、格助詞又は指示詞の文書中での位置（先頭からの文数）、格助詞又は指示詞の文中での位置（先頭からの単語数）、格助詞又は指示詞の前にある読点の数、前の読点からの距離（単語数）、前の文と同一の名詞の数、あるいは前の文とのコサイン類似度を、特徴ベクトルの要素として用いてもよい。
【００７３】
また、内容性スコアと連接性スコアを用いて、要約を生成する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、従来既知の他の要約手法を用いて、要約を生成してもよい。
【００７４】
また、本発明は、周知のコンピュータに媒体もしくは通信回線を介して、プログラムをインストールすることによっても実現可能である。
【００７５】
また、上述のテキスト要約装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【００７６】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００７７】
１     テキスト入力部
２     不完全文検出部
３     不完全文検出モデル記憶部
４     不完全文連結部
５     テキスト要約部
６     テキスト出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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