(57)【要約】【課題】要約対象テキストから重要文を選択して要約を生成する際に、冗長性の少ない要約を生成すること。【解決手段】テキスト入力部１により要約対象テキストを受け付け、評価情報抽出部２により前記要約対象テキストから評価対象、評価属性および評価表現の少なくとも３つの要素を含む評価情報を抽出し、評価情報集約部４により前記抽出された評価情報を、評価情報における評価属性間の類似度を格納した評価属性類似度辞書３を用いて集約し、重要文選択部５により、前記集約された評価情報に基づいて前記要約対象テキストから重要文を選択し、テキスト出力部６により、前記選択された重要文を所定の規則に従って並び替えて出力する。【選択図】図１
2011085986.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
要約の対象となるテキストである要約対象テキストから要約にふさわしい文である重要文を少なくとも１つ選択して当該要約対象テキストに対応する要約を生成するテキスト要約装置であって、
要約対象テキストを受け付けるテキスト入力部と、
テキスト入力部で受け付けた要約対象テキストから評価対象、評価属性および評価表現の少なくとも３つの要素を含む評価情報を抽出する評価情報抽出部と、
評価情報における評価属性間の類似度を格納した評価属性類似度辞書と、
評価情報抽出部で要約対象テキストから抽出された評価情報を、評価属性類似度辞書を用いて集約する評価情報集約部と、
評価情報集約部で集約された評価情報に基づき、テキスト入力部で受け付けた要約対象テキストから重要文を選択する重要文選択部と、
重要文選択部で選択された重要文を所定の規則に従って並び替えて出力するテキスト出力部とを備えた
ことを特徴とするテキスト要約装置。
【請求項２】
評価情報を記述したリストから２つの評価情報の組み合わせを取り出し、当該２つの評価情報の評価属性間の類似度を評価属性類似度辞書より読み出し、これが予め設定された閾値より高く、かつ、前記２つの評価情報の評価対象同士および評価表現同士を比較照合した際に両者とも同一であれば、前記２つの評価情報を等価とみなして１つの評価情報に集約し、これを集約後の評価情報を含めて前記リスト中の評価情報に対する全ての組み合わせについて繰り返し行う評価情報集約部を備えた
ことを特徴とする請求項１に記載のテキスト要約装置。
【請求項３】
要約対象テキストに含まれる任意の文ｓの組み合わせＳのうち、評価情報を用いたスコアが最大の組み合わせＳ*を求め、当該組み合わせＳ*に含まれる文を重要文とする重要文選択部を備えた
ことを特徴とする請求項１に記載のテキスト要約装置。
【請求項４】
要約の対象となるテキストである要約対象テキストから要約にふさわしい文である重要文を少なくとも１つ選択して当該要約対象テキストに対応する要約を生成するテキスト要約方法であって、
テキスト入力部が、要約対象テキストを受け付けるステップと、
評価情報抽出部が、前記受け付けた要約対象テキストから評価対象、評価属性および評価表現の少なくとも３つの要素を含む評価情報を抽出するステップと、
評価情報集約部が、前記要約対象テキストから抽出された評価情報を、評価情報における評価属性間の類似度を格納した評価属性類似度辞書を用いて集約するステップと、
重要文選択部が、前記集約された評価情報に基づき、前記要約対象テキストから重要文を選択するステップと、
テキスト出力部が、前記選択された重要文を所定の規則に従って並び替えて出力するステップとを含む
ことを特徴とするテキスト要約方法。
【請求項５】
評価情報集約ステップは、
評価情報を記述したリストから２つの評価情報の組み合わせを取り出すステップと、
当該２つの評価情報の評価属性間の類似度を評価属性類似度辞書より読み出すステップと、
これが予め設定された閾値より高い場合は、さらに前記２つの評価情報の評価対象同士および評価表現同士を比較照合するステップと、
両者とも同一であれば、前記２つの評価情報を等価とみなして１つの評価情報に集約するステップと、
これを集約後の評価情報を含めて前記リスト中の評価情報に対する全ての組み合わせについて繰り返し行うステップとからなる
ことを特徴とする請求項４に記載のテキスト要約方法。
【請求項６】
重要文選択ステップは、
要約対象テキストに含まれる任意の文ｓの組み合わせＳのうち、評価情報を用いたスコアが最大の組み合わせＳ*を求めるステップと、
当該組み合わせＳ*に含まれる文を重要文とするステップとからなる
ことを特徴とする請求項４に記載のテキスト要約方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１乃至３のいずれかに記載のテキスト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、電子化されたテキスト（文書）を要約する技術に関する。
【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た情報を迅速に把握することを目的として機械にテキストを要約させる、いわゆるテキスト要約技術の重要性が高まっている。
【０００３】
現在、機械にテキストを要約させる場合には、要約の対象となるテキスト（以下、要約対象テキスト）から要約にふさわしい文（以下、重要文）を１つ以上選び出し、それらを並び替えて連結することによって行われることが多い。重要文を選択する際には、何らかの方法によって文のスコアを定義し、そのスコアに従って文を選択することが良く行われる。文のスコアを定義する一例としては、事前に要約対象テキストに対して情報抽出を行うことにより、テキストを構成する文が有している情報を特定し、その情報のスコアに従って要約を行うものがある（非特許文献１）。
【０００４】
抽出する情報の一例として、ある対象に関する評価や意見等の情報である評価情報がある。評価情報は、評価対象、評価属性および評価表現の少なくとも３つの要素を含む。例えば、「Ａ料理店の餃子はおいしい」という文から評価を抽出することを考える。このとき、評価対象は、店舗や商品等の、評価する対象を表すものであるため、「Ａ料理店」となる。評価属性は、評価対象の仕様（性質や特徴等）やその一部分、評価を行う際の観点等の、評価対象における具体的な評価項目を表すものであるため、「餃子」となる。評価表現は、評価を行う者（テキストの書き手）による、評価対象の評価属性に対する評価そのものを表すものであるため、「おいしい」となる。
【０００５】
評価情報は、例えば特許文献１に記載の方法で抽出することができる。以下、評価情報をテキスト中から抽出することを評価情報抽出と呼び、評価情報の３つの要素を＜評価対象，評価属性，評価表現＞のように『，』で区切り、『＜』および『＞』で囲った形で示すものとする。
【０００６】
抽出する情報の他の例として、２つの固有表現とその間の関係がある。例えば、「麻生首相は秋葉原で演説した」という文からは、固有表現「麻生首相」および「秋葉原」と、これらの２つの固有表現の間に存在する関係「演説」という、３つの要素の組み合わせを抽出できる。以下、このような３つの要素の組み合わせを関係情報と呼ぶ。
【０００７】
関係情報は、例えば特許文献２に記載の方法で抽出することができる。また、関係情報をテキスト中から抽出することを関係情報抽出と呼ぶことにし、関係情報の３つの要素を［固有表現１，関係，固有表現２］のように『，』で区切り、『［』および『］』で囲った形で示すものとする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００８−１４０３５９号公報（「評価情報抽出装置、評価情報抽出方法およびそのプログラム」）
【特許文献２】特開２００８−２２５５６６号公報（「関係情報抽出装置及びその方法」）
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Elena Filatova et al., "A formal model for information selection in multi-sentence text extraction.", In Proceedings of the 20th international conference on Computational Linguistics (COLING), 2004.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかし、特許文献１や特許文献２の手法では、抽出した評価情報または関係情報が同じものである（類似するものである）か否かを認定することができないため、単に特許文献１や特許文献２の手法で抽出した情報を利用して、非特許文献１のような手法によりテキストの要約を行うと、冗長な要約が生成される可能性があるという問題があった。
【００１１】
例えば、何らかの商品やサービスの評判が記述されたテキストから、評価情報を抽出し、その結果を用いて当該テキストの要約を行うことを考える。より具体的には、複数の異なる書き手によって記述された、ある飲食店の評判に関する複数のテキストから単一の要約を生成することを考える。
【００１２】
一例として、ある書き手によるテキストに「レストランＡは味が最高」という文があったとし、また別の書き手によるテキストには「レストランＡは味付けが最高です」という文があったとする。これらの２つの文から評価情報を抽出した場合、前の文からは＜レストランＡ，味，最高＞という評価情報が、後の文からは＜レストランＡ，味付け，最高＞という評価情報が抽出される。
【００１３】
これらの評価情報は、それぞれレストランＡの味（あるいは味付け）が優れているということを示しており、ほぼ同じ意味を有している。しかし、この２つの評価情報がほぼ同じものであることを認定するには、「味」と「味付け」がほぼ同じ意味を有していることを認定しなければならない。つまり、もしこれらの評価情報を扱う機械が、「味」と「味付け」がほぼ同じ意味を有していることを認定できなければ、上述の２つの評価情報がほぼ同じものであることを認定できない。
【００１４】
これは関係情報を用いた場合であっても同様である。例えば、あるテキストには「麻生首相は秋葉原で演説した」、他のテキストには「麻生首相は秋葉原でスピーチした」という文があったとき、それぞれから［麻生首相，演説，秋葉原］、［麻生首相，スピーチ，秋葉原］という関係情報が抽出されたとしても、「演説」と「スピーチ」がほぼ同じ意味を有していることを機械が認定できなければ、この２つの関係情報をほぼ同じものであると認定することはできない。
【００１５】
翻って、要約のために、評価情報に基づいて重要文の抽出を行うことを考える。要約の読み手が効率的に情報を把握できるよう、要約に、要約対象テキストに含まれる評価情報を出来る限り多く含めることを考えるならば、ほぼ同一の評価情報を含む文が複数あった場合は、そのうちいずれか１つの文のみを要約に含めれば十分である。しかし、ほぼ同一と考えられる評価情報が、機械が評価属性の同一性を認定できないがために同一のものとして扱われない場合には、それらほぼ同一の評価情報を含む文が２つ以上同時に要約に含まれてしまう恐れがある。そのような要約は同じ情報が繰り返し出現するという点で冗長性を含んでおり、情報を効率的に伝達するという観点からは、読み手にとって望ましい要約とは言えない。
【００１６】
そこで、本発明の目的は、要約対象テキストが与えられた際に、類似する評価情報、あるいは関係情報を集約して（まとめて）扱うことで、冗長の少ない要約を生成することにある。
【００１７】
以下、評価情報を抽出して要約を行う場合を例にとって説明するが、評価属性を関係と読み換えれば、関係情報を抽出して要約を行う場合にも本発明は適用できる。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
前記目的を達成するため、本発明では、要約の対象となるテキストである要約対象テキストから要約にふさわしい文である重要文を少なくとも１つ選択して当該要約対象テキストに対応する要約を生成するテキスト要約装置であって、要約対象テキストを受け付けるテキスト入力部と、テキスト入力部で受け付けた要約対象テキストから評価対象、評価属性および評価表現の少なくとも３つの要素を含む評価情報を抽出する評価情報抽出部と、評価情報における評価属性間の類似度を格納した評価属性類似度辞書と、評価情報抽出部で要約対象テキストから抽出された評価情報を、評価属性類似度辞書を用いて集約する評価情報集約部と、評価情報集約部で集約された評価情報に基づき、テキスト入力部で受け付けた要約対象テキストから重要文を選択する重要文選択部と、重要文選択部で選択された重要文を所定の規則に従って並び替えて出力するテキスト出力部とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、要約対象テキストから抽出された評価情報を単に用いて要約にふさわしい文を選択するのではなくて、評価属性類似度辞書に格納された評価属性間の類似度を用いて、要約対象テキストから抽出された評価情報を集約した後に、それらを利用して重要文を選択することにより、より冗長性の少ない要約を生成することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明のテキスト要約装置の実施の形態の一例を示す構成図
【図２】要約対象テキストの入力形式の一例を示す説明図
【図３】評価情報抽出処理の一例を示す説明図
【図４】評価属性類似度辞書の一例を示す説明図
【図５】要約対象テキストの一例を示す説明図
【図６】集約前の評価情報リストの一例を示す説明図
【図７】集約後の評価情報リストの一例を示す説明図
【図８】集約を行っていない場合の評価情報の重みの一例を示す説明図
【図９】集約を行った場合の評価情報の重みの一例を示す説明図
【図１０】重要文選択処理の一例を示す説明図
【図１１】評価情報を集約しなかった場合の重要文選択処理の一例を示す説明図
【図１２】本発明のテキスト要約装置における処理の流れ図
【図１３】評価情報集約の詳細な処理の一例を示す流れ図
【発明を実施するための形態】
【００２１】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００２２】
図１は本発明のテキスト要約装置の実施の形態の一例を示すもので、本実施の形態のテキスト要約装置は、テキスト入力部１と、評価情報抽出部２と、評価属性類似度辞書３と、評価情報集約部４と、重要文選択部５と、テキスト出力部６とからなる。
【００２３】
＜テキスト入力部＞
テキスト入力部１は、図示しないキーボード等から直接入力され又は記憶手段から読み出されて入力され又は通信媒体を介して他の装置等から入力された、要約対象テキストを受け付けて（図示しない記憶装置等に）記憶する。図２は要約対象テキストの入力形式の一例を示すもので、ここでは周知の係り受け解析（係り受け解析の前提としての周知の形態素解析および文節解析も含む）がなされたテキストの例を示している。
【００２４】
図２において、「＊（アスタリスク）」から始まる行は文節の区切りを表すとともに当該文節の情報を示しており、文節の情報は文節番号、係り先（の文節番号）、係りタイプ、内容部の主辞となる語の番号と機能部の主辞となる語の番号からなっている。また、「＊」から始まらない行は直前の「＊」から始まる行で示された文節を構成する単語の情報を示しており、各単語の情報は表記、読み、標準形（ある場合のみ）、品詞からなっている。なお、＜ＥＯＳ＞とある行はそこで文が終わったことを示している。
【００２５】
＜評価情報抽出部＞
評価情報抽出部２は、テキスト入力部１で受け付けられ記憶された要約対象テキストを入力として、当該要約対象テキストから評価情報を抽出し、該抽出した評価情報を全て記述したリストを評価情報集約部４へ出力する。評価情報の抽出には公知の技術、例えば特許文献１に記載の技術を用いることができる。
【００２６】
要約対象テキストから評価情報を抽出する処理の一例を図３に示す。
【００２７】
まず、上述した評価表現のリストを格納した評価表現辞書を用意しておく。また、評価表現辞書は評価表現のリストに加えて、ある評価表現がポジティブなものであるのか、ネガティブなものであるのか、あるいは中立的なものであるのかを示す情報を格納しているものでも良い。このような、ある評価表現のポジティブさやネガティブさの指標を評価極性と呼ぶ。但し、評価極性は上述のようにポジティブ、ネガティブおよび中立という３つの種類（値）だけでなく、ポジティブの最大値を１、ネガティブの最大値を−１として、その間のいずれかの値を取る実数値で表すようにしても良い。
【００２８】
例えば、図３に示した評価表現辞書では、評価表現「おいしい」がポジティブな表現であるため、その評価極性はＰ（ポジティブ）であるが、評価表現「まずい」はネガティブな表現であるため、その評価極性はＮ（ネガティブ）である。また、評価表現「普通」はポジティブでもネガティブでもない中立的な表現であるため、その評価極性はＰＮ（ＰとＮとの中間の意）である。
【００２９】
次に、係り受け解析の結果から評価表現辞書に含まれる評価表現を探す。図３では、要約対象テキスト中の「レストランＡは何といってもムサカが最高においしい！」という文を係り受け解析した結果を示しており、このうちの最後の文節「おいしい！」に含まれる「おいしい」がその評価表現に該当する。係り受け解析の結果から評価表現がある文節を特定したら、評価表現を含む文節に「ガ格」で係っている文節を探す。この場合「ムサカが」という文節がそれに該当する。そして、この文節から格助詞「が」を除いた「ムサカ」を評価表現「おいしい」に対応する評価属性とする。また、評価表現を含む文節に「ハ格」で係っている文節を探す。ここでは文節「レストランＡは」がそれに該当する。そして、この文節から格助詞「は」を除いた「レストランＡ」を評価表現「おいしい」に対応する評価対象とする。その結果、入力されたテキストから＜レストランＡ，ムサカ，おいしい＞という評価情報が抽出される。
【００３０】
但し、評価情報を抽出する際、評価表現辞書に含まれる評価極性の情報を用いて評価表現を評価極性（Ｐ、ＮあるいはＰＮ）に単純化して扱うこともできる。その場合、図３に示した例では、＜レストランＡ，ムサカ，Ｐ＞という評価情報が抽出される。
【００３１】
＜評価属性類似度辞書＞
評価属性類似度辞書３は、評価情報における評価属性間の類似度を格納したものである。評価属性間の類似度とは、評価属性同士が語として意味的に類似している程度を示したものである。評価属性類似度辞書３の一例を図４に示す。
【００３２】
図４では、各評価属性間の類似度が定義されている。例えば、評価属性「味」と評価属性「味付け」の類似度は0.38である。「味」と「味付け」は語として意味が近いものであるため、これらの類似度は高くなる。一方、「アイスクリーム」と「お刺身」の類似度は、図４においては０である。これは「アイスクリーム」と「お刺身」が意味的に類似していないことを反映している。
【００３３】
評価属性類似度辞書３は、一例として、予め評価属性と共起する単語をベクトルの要素とする共起語ベクトルを何らかのコーパス、例えば要約対象テキストのドメイン（飲食店の口コミ、新聞記事などのテキストの種類）に対応するコーパスを用いて作成し、それらを用いて計算したコサイン類似度を格納するもので良い。
【００３４】
評価属性ａ1と評価属性ａ2との間のコサイン類似度を計算するには、一例として以下のようにすれば良い。まず、何らかのコーパスを用いて、評価属性ａ1と共起する単語を要素とした共起語ベクトルをＶ＝（ｖ1，ｖ2，…，ｖn）とし、同様に評価属性ａ2と共起する単語を要素とした共起語ベクトルをＷ＝（ｗ1，ｗ2，…，ｗn）とする。ベクトルＶの要素ｖiおよびベクトルＷの要素ｗi（ｉ＝１，２，…ｎ）は、評価属性と何らかの単語が共起した回数とする。そのような場合、評価属性ａ1の共起語ベクトルＶと評価属性ａ2の共起語ベクトルＷのコサイン類似度cos（Ｖ，Ｗ）は以下の式（１）で定義される。
【００３５】
【数１】
2011085986.tif 000003
【００３６】
他にも、評価属性間の類似度として、Thomas Hofmann, "Probabilistic latent semantic indexing", In Proceeding of the 22nd annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval, pp.50-57, 1999（参考文献１）に記載の技術を用いて、評価属性が何らかの潜在的なクラスに属する確率を計算して格納することもできる。計算のために必要となる、文書と単語の共起行列の代わりに、一例としては、何らかのコーパスから抽出した評価表現と評価属性の共起行列を用いて計算することができる。その場合、評価属性類似度辞書３には、各評価属性と、それが複数の異なる潜在的なクラスそれぞれに帰属する確率が格納される。
【００３７】
また、上述したコサイン類似度によるもの、何らかの潜在的なクラスに属する確率によるもの以外にも、池原  悟、他「日本語語彙大系 CD-ROM版」、岩波書店、1999（参考文献２）のような類義語が構造化されたものを格納しても良い。参考文献２のような類義語が構造化された辞書を用いた場合は、一例として、ある評価属性と別の評価属性とが同一のカテゴリに属する場合は類似度を１、そうでない場合は類似度を０として評価属性類似度辞書に格納することができる。
【００３８】
＜評価情報集約部＞
評価情報集約部４は、評価情報抽出部２で要約対象テキストから抽出された評価情報のリストと、評価属性類似度辞書３とを入力として、要約対象テキストから抽出された評価情報を集約し、集約後のリストを重要文選択部５へ出力する。ここでは、上述の評価属性類似度辞書３に評価属性同士のコサイン類似度を格納している場合について説明する。
【００３９】
図５は要約対象テキストの一例、ここでは異なる書き手によって記述された、２つのテキストＡおよびＢからなる要約対象テキストを示すものである。
【００４０】
図５に示すテキストＡおよびＢから、評価情報抽出部２で説明した方法で評価情報を抽出すると、図６に示す評価情報リスト（集約前）が得られる。図５に示したテキストＡの１番目の文（文番号Ａ１）からは＜レストランＡ，アイスクリーム，おいしい＞、２番目の文（文番号Ａ２）からは＜レストランＡ，味，最高＞という評価情報が抽出され、テキストＢの１番目の文（文番号Ｂ１）からは＜レストランＡ，味付け，最高＞、２番目の文（文番号Ｂ２）からは＜レストランＡ，お刺身，おいしい＞という評価情報が抽出されたとする。
【００４１】
なお、評価情報リストには評価情報とともに、当該評価情報が抽出された文の文番号（抽出元文番号）と、要約対象テキストにおける当該評価情報の出現頻度（要約対象テキストから直接抽出された（集約前の）出現頻度）とが併せて記述されているものとする。
【００４２】
図６に示されている評価属性リストを見ると、＜レストランＡ，味，最高＞と＜レストランＡ，味付け，最高＞が別の評価情報として扱われているが、これらはほぼ同じ評価情報であるため、これらを別々の評価情報として扱うより、同一の評価情報として扱いたい。これらを別の評価情報として扱ってしまうと、冗長な要約が生成される可能性があるためである。そのため、上述の評価属性類似度辞書３を用いて、評価属性「味」と「味付け」の同一性を判定する。
【００４３】
要約対象テキストから抽出された評価情報の任意の２つのうち、評価属性類似度辞書３に含まれる評価属性をそれぞれ有し、それらの評価属性間の類似度が予め設定された値（閾値）より高く、かつ評価対象および評価表現（あるいは評価極性）が同一のものは、それらは等価とみなし、集約する。
【００４４】
例えば、上述の閾値を0.3とした場合、評価属性「味」と「味付け」の類似度は図４より0.38であって閾値より高く、また評価対象および評価表現も同一であるため、＜レストランＡ，味，最高＞と＜レストランＡ，味付け，最高＞の２つの評価情報を集約する。
【００４５】
集約後の評価情報リストを図７に示す。集約の際には、同一とみなされた評価情報のいずれかが、集約される各評価情報の出現頻度の総和の回数だけ出現したとみなす。例においては、図６に示したように、＜レストランＡ，味，最高＞と＜レストランＡ，味付け，最高＞はそれぞれ要約対象テキストにおいて１回ずつ出現しているので、集約の結果＜レストランＡ，味，最高＞が２回出現したものとみなす。
【００４６】
なお、異なる評価情報を同一のものとみなして集約する際、集約先の評価情報を選ぶ問題がある。前述した例であれば、それぞれの評価情報の評価属性「味」と「味付け」を、「味」と「味付け」のどちらに集約するのか、という問題である。
【００４７】
この問題については、要約対象テキスト中で出現頻度のより高い評価属性を選んでも良いし、単語の長さが短い（あるいは長い）方の評価属性を選んでも良いし、予め訓練テキスト、あるいはその他のテキストを用いて各評価属性の出現頻度を求めておき、その出現頻度に基づいて（多い方など）集約先の評価属性を選んでも良い。ここで挙げた例では、「味」の方が「味付け」より文字数が少ないので、「味」に集約することにした。
【００４８】
この例では、要約対象テキストから合わせて４つの評価情報が抽出され、うち２つが同一と判定され、結果として３つの評価情報に集約されることになるが、より規模の大きいテキストから多くの評価情報が抽出された場合は、多くの評価情報が集約されることになる。そのため、評価情報リストに含まれる評価情報のうち、集約されるものを１つずつ繰り返し集約し、最終的に集約すべき評価情報がなくなった時点で処理を停止する。
【００４９】
結果として、図６の評価情報リストに示すような、要約対象テキストから抽出された評価情報およびその出現頻度が与えられたとき、それらが集約されることによって図７の評価情報リストに示すような評価情報およびその出現頻度が得られる。
【００５０】
評価情報集約部４の処理についてまとめる。評価情報集約部４は、要約対象テキストから抽出された評価情報のリストと、評価属性類似度辞書３とを入力として、評価情報のリストに含まれる任意の２つの評価情報のうち、評価対象および評価表現（あるいは評価極性）が同一であり、評価属性が評価属性類似度辞書３に格納されており、かつそれらの評価属性間の類似度が予め設定した閾値より高いものは同一の評価情報とみなして１つの評価情報に集約する。集約後の評価情報の出現頻度は、集約前の２つの評価情報の出現頻度の和とする。集約後の評価情報の評価属性は、一例としては集約前の評価属性のうち短いものとする。これを、入力された評価情報のリストに対し、集約される評価情報がなくなるまで繰り返すことにより、評価情報を集約する。
【００５１】
＜重要文選択部＞
重要文選択部５は、評価情報集約部４で集約された評価情報のリストと、テキスト入力部１で受け付けられ記憶された要約対象テキストとを入力として、当該要約対象テキストから要約としてふさわしい重要文を選択し、テキスト出力部６へ出力する。
【００５２】
一例として、重要文選択部５は、要約対象テキストに含まれる任意の文ｓの組み合わせＳのうち、評価情報を用いたスコアが最大の組み合わせＳ*を求め、当該組み合わせＳ*に含まれる文を重要文とするものと定式化できる。但し、要約を構成する文ｓの長さ（バイト数）Length（ｓ）の合計が要約のサイズの上限Ｋを超えてはならないものとする（要約のサイズはバイト数による定義ではなく、文字数や単語数、文の数によるものでも良い）。
【００５３】
【数２】
2011085986.tif 000004
【００５４】
式（２）の関数Scoreは、一例として、文の組み合わせＳが網羅する評価情報ａのスコアの和とすることができ、以下の式（３）のように定式化できる。
【００５５】
【数３】
2011085986.tif 000005
【００５６】
ここで、Ａは要約対象テキストから抽出され、集約された評価情報のリストである。また、関数Includeは以下の式（４）のような関数である。
【００５７】
【数４】
2011085986.tif 000006
【００５８】
関数Includeは、文の組み合わせＳが、ある評価情報ａを含んでいれば１を返し、評価情報ａを含んでいなければ０を返す関数である。つまり、仮にＳが評価情報ａを２個以上含んでいたとしても、関数Includeが返す値は１でしかないため、このような状況におけるスコアの高い文の組み合わせＳは、スコアが高い評価情報を重複なく網羅するものとなる（既に含まれている評価情報を更に含んでもスコアの足しにはならないため）。
【００５９】
ｗaは評価情報ａの重みであり、一例として以下の式（５）に示す関数で重み付けすることもできる。
【００６０】
【数５】
2011085986.tif 000007
【００６１】
ここでtf(ａ)は評価情報ａが要約対象テキスト中で出現した回数、即ち図６、図７における出現頻度に該当し、df(ａ)は何らかのテキスト集合に含まれるテキストの中で評価情報ａを含むテキストの数である。重要文選択部５が、評価情報集約部４で集約された評価情報リストを受け付けた際に、いくつかの評価情報が複数の評価情報が集約された結果になっている場合には、集約前の評価情報のdfの和が集約後の評価情報のdfの和となる。
【００６２】
この式に従えば、要約対象テキスト中で頻出し、かつ、何らかのテキスト集合中においても頻出する評価情報が優先的に要約に含まれることになる。例えば、発明が解決しようとする課題で示したような、飲食店の評判を要約するために評価情報を用いる際には、要約対象テキストとは別の大規模なテキスト集合、一例として大規模なブログのテキストから評価情報抽出部２で示した方法を用いて評価情報ａを抽出することによって上述のdf(ａ)を得ることができる。即ち、これは要約対象テキスト中で主流となっている、評価対象に対する評価情報と、多くの書き手による評価対象に対する評価情報とを同時に考慮して要約に含めるべき評価情報を選んでいることに相当する。もちろん、他の重みづけの方法を用いることもできる。
【００６３】
図８に集約を行っていない場合の評価情報の重みの一例を示す。図６に示した評価情報リストの出現頻度が図８のtfに該当する。dfは事前に何らかのテキスト集合から計算したものとする。図８に示したtfとdfを用いて式（５）を計算すると重みが計算される。
【００６４】
図９に集約を行った場合の評価情報の重みの一例を示す。図９は図７の集約された評価情報リストを元に評価情報の重みを計算したもので、図８の＜レストランＡ，味，最高＞と＜レストランＡ，味付け，最高＞が同じものとして扱われているため、＜レストランＡ，味，最高＞が要約の対象とするテキスト中で２回出現したものとみなされ、またdfも集約前の２つの評価情報のdfの和になっている。そのため、重みも集約前に比べて高くなっている。
【００６５】
式（２）で示したような、要約のサイズ制限を満たした上で、スコアを最大にする文の組み合わせを選ぶ問題は、最適解を求める際に多大な計算量を要する場合がある。そのため、ここでは一例として貪欲法を用いて文の組み合わせを選ぶ場合について述べる。貪欲法は、まだ選ばれていない文の中から、加えた際にスコアが最も上昇する文を選んでいく方法である。もちろん、貪欲法以外にも、例えば、Wen-tau Yih et al., "Multi-Document Summarization by Maximizing Informative Content-Words", In Proceedings of the 20th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), pp.1776-1782, 2007（参考文献３）で示されているような探索を行い、よりスコアが高い文の選び方を求めることもできる。
【００６６】
図１０に重要文選択処理の一例を示す。要約対象テキストを構成するテキストＡおよびＢはそれぞれ２つの文から構成されているとし、ここではテキストＡおよびＢを合わせた４つの文から２つの重要文を選ぶことを考える。また、図１０に示す４つの文それぞれから、即ち文Ａ１からは＜レストランＡ，アイスクリーム，おいしい＞、文Ａ２からは＜レストランＡ，味，最高＞、文Ｂ１からは＜レストランＡ，味付け，最高＞、文Ｂ２からは＜レストランＡ，お刺身，おいしい＞という評価情報が抽出されたとする。また抽出された評価情報が評価情報集約部４で集約され、重要文選択部５でそれぞれ重みづけされた結果が図１０に示す評価情報リストと重みであるとする。
【００６７】
図１０に示す評価情報とその重みに従い、上述したように最も重みの高い評価情報を含む文を重要文として選択するとすれば、評価情報＜レストランＡ，味，最高＞を含む文Ａ２がまず選択されることになる。ここでは選ぶ文の数を２つと仮定しているので、もう１つ選ぶ文は次に重みが高い評価情報＜レストランＡ，お刺身，おいしい＞を含む文Ｂ２となり、これら２つの文が重要文として選択される。
【００６８】
図１１に評価情報を集約しなかった場合の重要文選択処理の一例を示す。評価情報を集約しなかった場合、図１１に示す評価情報リストと重みから、まず文Ａ２が重要文として選択される。もう１つ選ばれる文は、次に重みの大きい評価情報＜レストランＡ，味付け，最高＞を含む文Ｂ１である。結果として重要文として文Ａ２と文Ｂ１が選択されるが、図１１に示すように、これらはほぼ同一のことを述べており、評価情報を集約した際に生成される要約と比べ冗長なものとなっている。
【００６９】
＜テキスト出力部＞
テキスト出力部６は、重要文選択部５で選択された重要文を所定の規則に従って並び替え、単一のテキストとして出力する。並べ替えは、例えば文番号に基づいても良いし、要約対象のテキストが書かれた、あるいは投稿された時間に基づいても良いし、あるいは公知の、一例としてMirella Lapata, "Probabilistic Text Structuring: Experiments with Sentence Ordering", In Proceedings of the 41st Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp.545-552, 2003（参考文献４）に記載の文を並べ替える方法を用いても良い。なお、重要文選択部５で選択された重要文が１つのみである場合は、その１つの文をそのまま単一のテキストとして出力する。
【００７０】
＜本発明のテキスト要約方法＞
図１２に上述した本発明のテキスト要約装置における処理の流れを示す。
【００７１】
テキスト入力部１は要約対象テキストを受け付けて記憶し（ｓ１）、評価情報抽出部２は要約対象テキストから評価情報を抽出する（ｓ２）。評価情報集約部４は要約対象テキストから抽出された評価情報を、評価属性類似度辞書３を用いて集約し（ｓ３）、重要文選択部５は集約された評価情報に基づき、要約対象テキストから重要文を選択する（ｓ４）。テキスト出力部６は選択された重要文を所定の規則に従って並び替えて出力する（ｓ５）。
【００７２】
＜評価情報集約処理の詳細＞
また、前述した評価情報集約の詳細な処理の流れの一例を図１３に示す。
【００７３】
即ち、評価情報集約部４は、評価情報抽出部２で要約対象テキストから抽出された評価情報を記述したリストから２つの評価情報の組み合わせを取り出し（ｓ１１）、当該２つの評価情報の評価属性間の類似度を評価属性類似度辞書３より読み出す（ｓ１２）。この際、該当する評価属性間の類似度がなければ（ｓ１３：Ｎｏ）、ｓ１１に戻って別の２つの評価情報の組み合わせを取り出す。また、該当する評価属性間の類似度があれば（ｓ１３：Ｙｅｓ）、これが予め設定された閾値より高いかどうかを調べ、低い場合（ｓ１４：Ｎｏ）は前記同様にｓ１１に戻って別の２つの評価情報の組み合わせを取り出す。
【００７４】
一方、該当する評価属性間の類似度が予め設定された閾値より高い場合（ｓ１４：Ｙｅｓ）は、さらに前記２つの評価情報の評価対象同士および評価表現同士を比較照合する（ｓ１５）。比較照合の結果、評価対象同士または評価表現同士のいずれか一方もしくは両方が不一致であれば（ｓ１６：Ｎｏ）、前記同様にｓ１１に戻って別の２つの評価情報の組み合わせを取り出す。
【００７５】
また、比較照合の結果、評価対象同士または評価表現同士の両者とも同一であれば（ｓ１６：Ｙｅｓ）、前記２つの評価情報を等価とみなして１つの評価情報に集約し、さらにこの集約した評価情報で前記リストを更新する（ｓ１７）。
【００７６】
以上の処理を集約後の評価情報を含めて前記リスト中の評価情報に対する全ての組み合わせについて繰り返し行う（ｓ１８）。
【００７７】
なお、ｓ１２〜ｓ１４の処理とｓ１５〜ｓ１６の処理は、その順序を入れ替えても差し支えない。
【００７８】
＜補足事項＞
なお、これまでの説明は、各テキストが少なくとも１つの文を含む複数のテキストから要約を生成する場合、つまり要約対象テキストが各テキストが少なくとも１つの文を含む複数のテキストよりなる場合について述べたが、少なくとも２つの文を含む１つのテキストから要約を生成する場合、つまり要約対象テキストが少なくとも２つの文を含む１つのテキストよりなる場合であっても、（この１つのテキストから等価の評価情報が重複して抽出される可能性が否定されない限り）本発明は適用可能である。
【００７９】
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、図１の構成図に示された機能を実現するプログラムあるいは図１２のフローチャートに示された手順を備える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。
【符号の説明】
【００８０】
１：テキスト入力部、２：評価情報抽出部、３：評価属性類似度辞書、４：評価情報集約部、５：重要文選択部、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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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