(57)【要約】【課題】　ソーステキストを要約化する方法、圧縮のための等位関係を選択する方法、ソーステキストを要約化するシステム、及びプログラムの提供。【解決手段】　テキストパーザ１１０は、入力として要約化されるべきソーステキストを受け取り、該ソーステキストを、談話ユニットへセグメント化する。構造解析エンジン１１１は、要約にあまり重要でないと考えられる談話ユニットを除去することによって、構造表現の構造的要約化を実行し、等位コンプレッサ１１２はソーステキストの構造表現における選択された等位関係を圧縮する。等位関係は、談話ユニットを一般化することによって圧縮される。【選択図】　　　図７
2004094946.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
　ソーステキストの構造的要約化を実行するステップと、
　前記構造的要約化において少なくとも一つの関係を圧縮するステップと、
を有する、ソーステキストを要約化する方法。
【請求項２】
　前記構造的要約化が、談話ツリーのノードをランキングすることによって達成される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
　前記構造的要約化が、言語談話モデル、修辞構造理論、談話構造理論、及び構造化談話表現理論の一つに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
　前記ソーステキストが一つ以上の談話ユニットからなる談話構造として表現される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
　前記少なくとも一つの関係が複数の談話ユニット間の等位関係を表す、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
　前記構造的要約化と前記少なくとも一つの圧縮された関係とに基づいて、テキストの要約を生成するステップを更に有する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
　前記少なくとも一つの圧縮された関係に基づいた前記生成されたテキストの要約の部分が、前記生成されたテキストの要約の他の部分とは区別される、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
　前記生成されたテキストの要約における前記少なくとも一つの圧縮された関係の基本となる前記ソーステキストにアクセスできる、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記少なくとも一つの関係を圧縮するステップが、デフォルト単一化に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記少なくとも一つの圧縮された関係に基づいてテキストの要約を生成するステップが、自然言語生成を用いる、請求項６に記載の方法。
【請求項１１】
前記少なくとも一つの関係が直接確認可能である、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記少なくとも一つの関係が、圧縮され得る少なくとも一つの他の関係を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
少なくとも一つの圧縮された表現を作成するために、ソーステキストの構造表現における少なくとも一つの等位タイプの関係にデフォルト単一化を適用するステップ、
　を有する、
ソーステキストを要約化する方法。
【請求項１４】
前記等位タイプの関係が、複数の談話ユニット間の対称的な関係を表す、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記ソーステキストの構造的要約化を実行するステップを更に有し、該構造的要約化は、前記構造表現においてノードを切り取ることによって達成される、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
　前記構造的要約化が、言語談話モデル、修辞構造理論、談話構造理論、及び構造化談話表現理論の一つに基づく、請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
　前記ソーステキストが一つ以上の談話ユニットを備える談話構造として表される、請求項１３に記載の方法。
【請求項１８】
　前記構造表現と前記少なくとも一つの圧縮された表現とに基づいてテキストの要約を生成するステップを更に有する、請求項１３に記載の方法。
【請求項１９】
　前記少なくとも一つの圧縮された表現に基づく前記生成されたテキストの要約の部分は、前記生成されたテキストの要約の他の部分とは区別される、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
　前記生成されたテキストの要約の中の前記少なくとも一つの圧縮された表現の基本となるソーステキストへアクセスできる、請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
　前記少なくとも一つの圧縮された表現に基づいてテキストの要約を生成するステップが、自然言語生成を使用する、請求項１８に記載の方法。
【請求項２２】
　前記少なくとも一つの関係が直接確認可能である、請求項１３に記載の方法。
【請求項２３】
　前記少なくとも一つの関係が、圧縮され得る少なくとも一つの他の関係を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項２４】
　談話の表現を構造的に要約化するステップと、
前記表現において少なくとも一つの等位関係を選択するステップと、
を有し、
前記少なくとも一つの等位関係が圧縮を受けやすいこと、
　を特徴とする、圧縮のための等位関係を選択するための方法。
【請求項２５】
　等位関係が直接確認可能である場合、該等位関係は圧縮を受けやすいことを特徴とする、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
　等位関係が圧縮を受けやすい少なくとも一つの他の関係を含む場合、該等位関係は圧縮を受けやすいことを特徴とする、請求項２４に記載の方法。
【請求項２７】
　ソーステキストを構文解析する手段と、
　前記構文解析されたソーステキスト上で構造的要約化を実行する手段と、
前記構造的要約化において少なくとも一つの等位関係を圧縮するための手段と、
を有する、
　ソーステキストを要約化するシステム。
【請求項２８】
　テキストの要約を生成する手段を更に有する、請求項２７に記載のシステム。
【請求項２９】
　前記テキストの要約を生成する前記手段が自然言語ジェネレータを含む、請求項２８に記載のシステム。
【請求項３０】
　前記生成されたテキストの要約が、前記構造的要約化と前記少なくとも一つの圧縮された関係とに基づく、請求項２８に記載のシステム。
【請求項３１】
　前記少なくとも一つの圧縮された関係に基づいた前記生成されたテキストの要約の部分が、前記生成されたテキストの要約の他の部分とは区別される、請求項３０に記載のシステム。
【請求項３２】
　前記生成されたテキストの要約の中の前記少なくとも一つの圧縮された関係の基本となるソーステキストへアクセスできる、請求項３０に記載のシステム。
【請求項３３】
　コンピュータに、
　ソーステキストの構造的要約化と、
　前記構造的要約化における少なくとも一つの関係の圧縮と、
　を実行させるためのプログラム。
【請求項３４】
　前記構造的要約化が、談話ツリーの中のノードをランキングすることによって達成される、請求項３３に記載のプログラム。
【請求項３５】
前記構造的要約化が、言語談話モデル、修辞構造理論、談話構造理論、及び構造化談話表現理論の一つに基づく、請求項３３に記載のプログラム。
【請求項３６】
前記ソーステキストが、一つ以上の談話ユニットを備える談話構造として表される、請求項３３に記載のプログラム。
【請求項３７】
前記少なくとも一つの関係が、複数の談話ユニット間で等位タイプの関係を表現する、請求項３６に記載のプログラム。
【請求項３８】
コンピュータに、前記構造的要約化と前記少なくとも一つの圧縮された関係に基づいてテキストの要約を更に生成させる、請求項３３に記載のプログラム。
【請求項３９】
　前記少なくとも一つの圧縮された関係に基づく前記生成されたテキストの要約の部分が、前記生成されたテキストの要約の他の部分とは区別される、請求項３８に記載のプログラム。
【請求項４０】
　前記生成されたテキストの要約の中の前記少なくとも一つの圧縮された関係の基本となるソーステキストへアクセスできる、請求項３８に記載のプログラム。
【請求項４１】
　前記少なくとも一つの関係の圧縮が、デフォルト単一化に基づく、請求項３３に記載のプログラム。
【請求項４２】
　前記少なくとも一つの圧縮された関係に基づくテキストの要約を生成することが、自然言語生成を使用する、請求項３８に記載のプログラム。
【請求項４３】
　前記少なくとも一つの関係が直接確認可能である、請求項３３に記載のプログラム。
【請求項４４】
　前記少なくとも一つの関係が、圧縮され得る少なくとも一つの他の関係を含む、請求項３３に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
　本発明は、テキストの自動要約化の分野に係り、特に、ハイブリッドな構造解析に関する。即ち、本発明は、ソーステキストを要約化する方法、圧縮のための等位（ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ）関係を選択する方法、ソーステキストを要約化するシステム、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
　特許文献１は、言語談話モデルのような、談話分析の理論を用いて、テキストを、選択された理論モデルの意味の個別分離単位にセグメント分割し、意味の個別分離単位に対してタイプを割り当て、選択された理論により課された制約のもとで談話ツリーに意味の個別分離単位をリンクさせることを開示している。
【０００３】
　特許文献２は、チューナブル（調整可能）なディスプレイ特性を必要とする環境において使用するためのテキスト・サマリを生成することを開示している。
【０００４】
　特許文献３は、談話の理論を用いる文書分析のための技法を開示しており、内容、機能成句、及び修飾成句のテキスト構築単位に、テキストを分類し、且つ該分類されたテキスト構築単位に、等位、従属及び二項対立関係を用いる相互の関連付けを与える。
【０００５】
　この他の背景技術を開示する文献として、特許文献４乃至６、及び非特許文献１乃至３８がある。
【特許文献１】特開２００２−０９１２７６公報
【特許文献２】特開２００２−１２３４１９公報
【特許文献３】特開２００２−１０８８５６公報
【特許文献４】米国特許出願公開第２００２／００８３１０４ Ａｌ号
【特許文献５】米国特許出願公開第２００２／０１９４２３０ Ａｌ号
【特許文献６】米国特許出願公開第２００３／００９３２７５ Ａｌ号
【非特許文献１】ストーン（Ｓｔｏｎｅ，Ｍ．）等著、「ＴＡＧ（ツリー接合文法）を用いた記述としてのセンテンスプラニング（Ｓｅｎｔｅｎｃｅ　Ｐｌａｎｎｉｎｇ　ａｓ　Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ　Ｕｓｉｎｇ　Ｔｒｅｅ　Ａｄｊｏｉｎｉｎｇ　Ｇｒａｍｍａｒ）、コンピュータ情報科学科と言語学科（Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ａｎｄ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ）、フィラデルフィア州立ペンシルバニア大学（Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｐｅｎｎｓｙｌｖａｎｉａ，Ｐｈｙｌａｄｅｌｐｈｉａ，ＰＡ），ｐ．８
【非特許文献２】アンサリ（Ａｎｓａｒｉ，Ｄ．）等著、「事故及びを損傷を計画することによって警告インストラクションを生成する方法（Ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ　Ｗａｒｎｉｎｇ　Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ　ｂｙ　Ｐｌａｎｎｉｎｇ　Ａｃｃｉｄｅｎｔｓ　ａｎｄ　Ｉｎｊｕｒｉｅｓ）」、コンピュータサイエンス学科（Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｃｉｅｎｃｅ）、トロント大学（Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｔｏｒｏｎｔｏ）、オンタリオ州トロント、１９９５年、ｐ．１０
【非特許文献３】ダリアニス（　Ｄａｌｉａｎｉｓ， Ｈ．）等著、「テキスト及びセンテンスプラニングのサブタスクとしてのアグリゲーション（Ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ　ａｓ ａ Ｓｕｂｔａｓｋ ｏｆ　Ｔｅｘｔ ａｎｄ　Ｓｅｎｔｅｎｃｅ　Ｐｌａｎｎｉｎｇ）」、コンピュータ及びシステムサイエンス学科（Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ）、 王立技術学院及びストックホルム大学（Ｔｈｅ　Ｒｏｙａｌ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ　Ｓｔｏｃｋｈｏｌｍ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）、 ｐ．５
【非特許文献４】ランボー（Ｒａｍｂｏｗ， ０．）等著、「ダイアログシステムにおける自然言語生成（Ｎａｔｕｒａｌ　Ｌａｎｇｕａｇｅ　Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　ｉｎ　Ｄｉａｌｏｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ）、ＡＴ＆Ｔ研究所（ＡＴ＆Ｔ Ｌａｂｓ− Ｒｅｓｅａｒｃｈ、米国、ニュージャージー州、フローハムパーク（ Ｆｌｏｒｈａｍ Ｐａｒｋ， ＮＪ，ＵＳＡ）、 ｐ．４
【非特許文献５】メリッシュ（ Ｍｅｌｌｉｓｈ， Ｃ．）等著、「テキストプラニングのための確率探索を用いた経験（Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ　Ｕｓｉｎｇ Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ Ｓｅａｒｃｈ ｆｏｒ Ｔｅｘｔ Ｐｌａｎｎｉｎｇ）、人工知能とヒューマンコミュニケーション研究所（ Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ａｎｄ Ｈｕｍａｎ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｃｅｎｔｒｅ）、英国、エジンバラ大学（Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｅｄｉｎｂｕｒｇｈ， Ｕ．Ｋ．）、ｐｐ．１−１０
【非特許文献６】カン（Ｋａｎ，ｍ．）等著、「指示要約化への自然言語生成の適用（Ａｐｐｌｙｉｎｇ   Ｎａｔｕｒａｌ　Ｌａｎｇｕａｇｅ   Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｔｏ　Ｉｎｄｉｃａｔｉｖｅ　Ｓｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎ）」、 コンピュータサイエンス及び情報アクセス研究所（Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｃｅｎｔｅｒ ｆｏｒ Ｒｅｓｅａｒｃｈ   ｏｎ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ａｃｃｅｓｓ）、 ニューヨーク州、ニューヨーク、コロンビア大学（Ｃｏｌｕｍｂｉａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ， ＮＹ）、ｐ．９
【非特許文献７】ティー教授（Ｐｒ． ｔ， Ｈ． ）等著、「談話文法及び動詞フレーズアナフォーラ（Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ　Ｇｒａｍｍｅｒ　ａｎｄ   Ｖｅｒｂ　Ｐｈｒａｓｅ Ａｎａｐｈｏｒａ）」、言語及び哲学 （Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ ａｎｄ　Ｐｈｉｌｏｓｏｐｈｙ）、１９９４年８月、ｐｐ． １−６４
【非特許文献８】ポラーニー（Ｐｏｌａｎｙｉ， Ｌ．）等著、「談話の言語構造（Ｔｈｅ Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃ　Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ）」、論理、言語、及び演算の技術学部（ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｆｏｒ　Ｌｏｇｉｃ， Ｌａｎｇｕａｇｅ ａｎｄ　Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ   Ｆａｃｕｌｔｙ　ｏｆ Ａｒｔｓ）、アムステルダム大学（Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ Ａｍｓｔｅｒｄａｍ）、 スプイストラート（Ｓｐｕｉｓｔｒａａｔ）　１３４， １０１２ ＶＢ、アムステルダム（ Ａｍｓｔｅｒｄａｍ）、１９９５年１１月、 ｐｐ．１−６４
【非特許文献９】ベクセンデール（Ｂａｘｅｎｄａｌｅ， Ｐ．）等著、「テクニカル文献のための機械インデックス、その実験（Ｍａｃｈｉｎｅ−Ｍａｄｅ Ｉｎｄｅｘ ｆｏｒ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ ? Ａｎ Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ」）、ＩＢＭ研究開発ジャーナル（ＩＢＭ   Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ   Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ）、第２巻、Ｎｏ． ４、 １９５８年１０月、ｐｐ．３５４−３６１
【非特許文献１０】エドモンサン（ Ｅｄｍｕｎｄｓｏｎ， Ｈ．）等著、「自動抽出のための新方法（Ｎｅｗ   Ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ   Ａｕｔｏｍａｔｉｃ   Ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ）」、演算技術のための機関誌（Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ　Ｆｏｒ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ Ｍａｃｈｉｎｅｒｙ）、 ｖｏｌ． １６、 Ｎｏ． ２、 １９６９年４月、ｐｐ．２６４−２８５
【非特許文献１１】キュピエック（Ｋｕｐｉｅｃ， ｊ．）等著、「取得可能ドキュメントサマライザ（Ａｔｔａｉｎａｂｌｅ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｓｕｍｍａｒｉｚｅｒ）」　第１８回予稿集、ＡＣＭ／ＳＩＧＩＲ情報リトリーバルにおける年次会議研究開発（ＡＣＭ／ＳＩＧＩＲ　Ａｎｎｕａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｉｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ）、 シアトル（Ｓｅａｔｔｌｅ）、ワシントン州（ Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ ）、１９９５年７月９−１３日、ｐｐ． ６８−７３
【非特許文献１２】ルン（Ｌｕｈｎ， Ｈ．）著 、「 文献要約の自動生成（Ｔｈｅ Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｃｒｅａｔｉｏｎ ｏｆ Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ Ａｂｓｔｒａｃｔｓ）」、 ＩＢＭ 研究開発ジャーナル（Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ）、ｖｏｌ. ２， Ｎｏ． ２、 １９５８年４月、ｐｐ． １５９−１６５
【非特許文献１３】マニ（ Ｍａｎｉ，I．）等著 、「グラフサーチ及び整合によるマルチドキュメント要約化（Ｍｕｌｔｉ−Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｓｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎ ｂｙ Ｇｒａｐｈ Ｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｍａｔｃｈｉｎｇ）」、第１４回人工知能ナショナルカンファレンス予稿集（Ｉｎ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｆｏｕｒｔｅｅｎｔｈ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）、ＡＡＡＩ−９７、１９９７年、ｐｐ． ６２２−６２８
【非特許文献１４】トリッグ（Ｔｒｉｇｇ， ｒ．）著、「胡桃の中のノートカード（Ｎｏｔｅ　Ｃａｒｄｓ ｉｎ ａ Ｎｕｔｓｈｅｌｌ）、 Ｐｒｏｃ． ＡＣＭ ＣＨＩ＋ＧＬ ８７ 、トロント（Ｔｏｒｏｎｔｏ）、 Ｖ−９、１９８７年４月、ｐｐ．４５−５２
【非特許文献１５】マン（Ｍａｎｎ， Ｗ．）等著、「修辞構造理論：テキスト編成の機能的理論のために（Ｒｈｅｔｏｒｉｃａｌ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ Ｔｈｅｏｒｙ： Ｔｏｗａｒｄ ａ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ　Ｔｅｘｔ Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ）」、テキスト（ Ｔｅｘｔ） ８（３）、１９８８年、ｐｐ．２４３−２８１
【非特許文献１６】ポラーニー（Ｐｏｌａｎｙｉ， Ｌ．）著、「談話構造の形式モデル（Ａ Ｆｏｒｍａｌ Ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｔｈｅ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ）」 プラグマチック１２の予稿集（Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ　Ｐｒａｇｍａｔｉｃｓ １２）、１９８８年、ｐｐ．６０１−６３８
【非特許文献１７】ラッシュ（Ｒｕｓｈ， ｆ．）等著、「コントロールテクチュアルインファランス及びシンタクティックコヒーレンスクリテリアの適用によって指示アブストラクトの自動要約、インデックス付け、及び生成（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ａｂｓｔｒａｃｔｉｎｇ ａｎｄ Ｉｎｄｅｘｉｎｇ、 Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｉｎｄｉｃａｔｉｖｅ　ａｂｓｔｒａｃｔｓ ｂｙ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌ ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ ａｎｄ ｓｙｎｔａｃｔｉｃ ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｃｒｉｔｅｒｉａ）」情報科学のためのアメリカ社会ジャーナル（Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｆｏｒ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ）、 ｖｏｌ． ２２、 Ｎｏ． ４、  １９７１年７月−８月、ｐｐ．２６０−２７４
【非特許文献１８】バウエル（Ｂａｕｅｒ， ｒ．）等著 、「グラマチック（ＧＲＡＭＭＡＴＩＫ １１）」、 ライティング解析インストラクション手引き（Ｔｈｅ Ｗｒｉｔｉｎｇ Ａｎａｌｙｓｔ Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ Ｍａｎｕａｌ）、サンフランシスコ（Ｓａｎ　Ｆｒａｎｃｉｓｃｏ）、リファランスソフトウェア（ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｏｆｔｗａｒｅ ）、１９８６年
【非特許文献１９】バーズィレイ（Ｂａｒｚｉｌａｙ， ｒ．）等著、「テキスト要約化のためのレキシカルチェインフォアテキスト（Ｕｓｉｎｇ Ｌｅｘｉｃａｌ Ｃｈａｉｎｓ ｆｏｒｔｅｘｔ Ｓｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎ）」、ＡＣＬ‘９７／ＥＡＣＬ‘９７ 予稿集、インテリジェントテキスト要約化ワークショップ（Ｗｏｒｋｓｈｏｐ　ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｃａｌａｂｌｅ   Ｔｅｘｔ　 Ｓｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎ）、１９９７年、 ｐｐ．１０−１７
【非特許文献２０】ゴルブチンスキ（Ｇｏｌｏｖｃｈｉｎｓｋｙ， Ｇ． ｍ．）等著、「オブジェクトの自由形態ディジタルインクマークを関連するオブジェクトへコピーする方法及びシステム（Ａ　Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｃｏｐｙｉｎｇ ａ Ｆｒｅｅｆｏｒｍ Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｉｎｋ Ｍａｒｋ ｏｎ ａｎ Ｏｂｊｅｃｔ ｔｏ ａ Ｒｅｌａｔｅｄ Ｏｂｊｅｃｔ）」 ＦＸＰＡＬ−発明の提案 （Ｉｎｖｅｎｔｉｏｎ Ｐｒｏｐｏｓａｌ）、Ｐ−９８−０１１
【非特許文献２１】ハリデイ（Ｈａｌｌｉｄａｙ， Ｍ． Ａ．）等著、「テキスト及びコンテキスト：ソーシャルセミオチック透視における言語アスペクト（Ｔｅｘｔ ａｎｄ Ｃｏｎｔｅｘｔ ： Ａｓｐｅｃｔｓ ｏｆ Ｌａｎｇｕａｇｅ ｉｎ ａ Ｓｏｃｉａｌ Ｓｅｍｉｏｔｉｃ　Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ、“ジーロンビック（ Ｇｅｅｌｏｎｇ：Ｖｉｃ．））、デーキン大学プレス（ Ｄｅａｋｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｐｒｅｓｓ、１９８５年
【非特許文献２２】ハリデイ（ Ｈａｌ ｌ ｉｄａｙ， Ｍ． Ａ． Ｋ．）等著、「英語におけるコヒージョン（Ｃｏｈｅｓｉｏｎ   ｉｎ   Ｅｎｇｌｉｓｈ）」、 ロンドン（Ｌｏｎｄｏｎ）、ロングマン社（Ｌｏｎｇｍａｎｓ ）、１９７６年
【非特許文献２３】ホェイ（Ｈｏｅｙ， ｍ．）著、「Ｐａｔｔｅｒｎｓ ｏｆ Ｌｅｘｉｓ ｉｎ Ｔｅｘｔ、“ Ｏｘｆｏｒｄ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ Ｐｒｅｓｓ （１９９１）
【非特許文献２４】リン（Ｌｉｎ， Ｃ．）等著、「位置によって話題を識別すること（Ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ Ｔｏｐｉｃｓ ｂｙ Ｐｏｓｉｔ ｉｏｎ）」、 予稿集、第５回応用自然言語プロセッシング会議（Ｉｎ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｆｉｆ ｔｈ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｎａｔｕｒａｌ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ, （ＡＮＬＰ−９７））、１９９７年、ｐｐ．２８７−２９０
【非特許文献２５】リン（Ｌｉｎ， Ｃ．）等著、「知識ベースの自動トピック識別（Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ−ｂａｓｅｄ   Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｔｏｐｉｃ Ｉｄｅｎｔｉｆ ｉｃａｔｉｏｎ）」、予稿集、演算可能言語学協会の第３３回年次会議（ｔｈｅ　３３ｒｄ Ａｎｎｕａｌ Ｍｅｅｔｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ （ＡＣＬ−９５）、１９９５年、ｐｐ．３０８−３１０
【非特許文献２６】ロンガクル（Ｌｏｎｇａｃｒｅ， Ｒ． Ｅ．）著、「スピーチノーションのアナトミ（Ａｎ Ａｎａｔｏｍｙ ｏｆ Ｓｐｅｅｃｈ Ｎｏｔｉｏｎｓ）、ピータードリッダープレス（Ｔｈｅ Ｐｅｔｅｒ ｄｅ　Ｒｉｄｄｅｒ Ｐｒｅｓｓ）、リッセ（Ｌｉｓｓｅ）、１９７６年
【非特許文献２７】ロンガクル（Ｌｏｎｇａｃｒｅ， Ｒ． Ｅ．）著、「談話解析及び読み書き（Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｌｉｔｅｒａｃｙ）」、ゴーマン（ Ｇｏｒｍａｎ）、トーマス（ Ｔｈｏｍａｓ Ｐ． ）編集者（ｅｄｉｔｏｒ）著、「言語及び読み書き（Ｌａｎｇｕａｇｅ ａｎｄ Ｌｉｔｅｒａｃｙ）、テヘラン（Ｔｅｈｒａｎ）、イラン（Ｉｒａｎ）、 成人用読み書き方法のための国際協会（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ａｄｕｌｔ Ｌｉｔｅｒａｃｙ  Ｍｅｔｈｏｄｓ）、１９７７年、 Ｎｏ．３０１、 ｐｐ． ７１−８７
【非特許文献２８】ジョイス（Ｊｏｙｃｅ， ｍ．）著、「変化する能力のライタ及びリーダのためのハイパーシステムとしてのストーリースペース（Ｓｔｏｒｙ　ｓｐａｃｅ ａｓ ａ Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｗｒｉｔｅｒｓ ａｎｄ Ｒｅａｄｅｒｓ ｏｆ Ｖａｒｙｉｎｇ  Ａｂｉｌｉｔｙ）、ＡＣＭハイパーテキスト９１予稿集（ Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ ９１ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ）、バルチモア（ Ｂａｌｔｉｍｏｒｅ ）、１９９１年、ｐｐ． ３８１−３８９
【非特許文献２９】マーシャル（ Ｍａｒｓｈａｌｌ， Ｃ．Ｃ．）等著、「アクアネット：あなたの知識を適所に保持するためのハイパーテキストツール（Ａｑｕａｎｅｔ： Ａ Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ Ｔｏｏｌ ｔｏ Ｈｏｌｄ Ｙｏｕｒ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｉｎ　Ｐｌａｃｅ）、予稿集、ハイパーテキスト‘９１、第３回ＡＣＭ会議 Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ Ｔｈｉｒｄ ＡＣＭ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ ‘ ９１」、サンアントニオ（Ｓａｎ  Ａｎｔｏｎｉｏ）、テキサス（Ｔｅｘａｓ ）、１９９１年、ｐｐ．２６１−２７５
【非特許文献３０】マルク（Ｍａｒｃｕ， Ｄ．）著、「テキストの重要なインジケータには談話ツリーが良い（Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ Ｔｒｅｅｓ Ａｒｅ Ｇｏｏｄ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ ｏｆ Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ ｉｎ Ｔｅｘｔ）、Ｉ．マニ（ Ｉ． Ｍａｎｉ ）及びＭ．メイベリ（Ｍ． Ｍａｙｂｕｒｙ）編 、 自動テキスト要約化の進歩（Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｔｅｘｔ Ｓｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎ）、 マサチューセッツ工科大学出版会（Ｔｈｅ　ＭＩＴ　Ｐｒｅｓｓ）、１９９９年、 ｐｐ． １２３−１３６
【非特許文献３１】マーチン（Ｍａｒｔｉｎ Ｊ．Ｒ．）著、「英語テキスト：システム及び構造（Ｅｎｇｌｉｓｈ　Ｔｅｘｔ： Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）」ベンジャミン（ Ｂｅｎｉａｍｉｎｓ ）： フィラデルフィア及びアムステルダム（Ｐｈｉｌａｄｅｌｐｈｉａ　ａｎｄ  Ａｍｓｔｅｒｄａｍ）、マイクロソフトワード（ Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｗｏｒｄ）、マイクロソフト社（ Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）抜粋、 １９８３−１９９９、 予稿集、コンピュータ言語（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ   Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ　Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ　Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ）、コリング （Ｃｏｌｉｎｇ−９４）、 ｐｐ．３４４−３４８
【非特許文献３２】ポラーニー（Ｐｏｌａｎｙｉ， Ｌ．）等著、「談話の再帰的構造上で（Ｏｎ ｔｈｅ　Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ） 」アーリッヒとファンリームジック編（Ｋ． Ｅｈｒｌｉｃｈ　ａｎｄ Ｈ． ｖａｎ Ｒｉｅｍｓｄｉｊｋ ）、 「センテンス、談話及びテキストにおける接続性（Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄｎｅｓｓ ｉｎ Ｓｅｎｔｅｎｃｅ， Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ ａｎｄ Ｔｅｘｔ）」より、 ティルバーグ大学（Ｔｉｌｂｕｒｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）、１９８３年、 ｐｐ．１４１−１７８
【非特許文献３３】ポラーニー（Ｐｏｌａｎｙｉ， Ｌ．）等著、「談話の意味論へのシンタクティックなアプローチ（Ａ Ｓｙｎｔａｃｔｉｃ Ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ Ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）」予稿集、コンピュータ言語学の第６回国際会議（Ｉｎ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ ｔｈｅ ６ｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ）、スタンフォード（Ｓｔａｎｆｏｒｄ）、カリフォルニア（Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ ）、１９８４年
【非特許文献３４】ポラーニー（Ｐｏｌａｎｙｉ， Ｌ．）等著、「談話構造と談話変換（Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ Ｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎ）」ＩＬＬＣ予稿集、第１０回アムステルダムコロキウム（Ｔｈｅ Ｔｅｎｔｈ Ａｍｓｔｅｒｄａｍ　ＣｏｌｌｏＱｕｉｕｍ）、アムステルダム（Ａｍｓｔｅｒｄａｍ ）、１９９６年
【非特許文献３５】スコロショドコ（Ｓｋｏｒｏｃｈｏｄｋｏ， Ｅ．）著、「自動要約及び索引付けの適合方法（Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ａｕｔｏｍａｔｉｃ　Ａｂｓｔｒａｃｔｉｎｇ　ａｎｄ　Ｉｎｄｅｘｉｎｇ）」情報処理（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）第２巻、 北オランダ出版社発行（Ｎｏｒｔｈ−Ｈｏｌｌａｎｄ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ）、１９７１年、ｐｐ．１１７９−１１８２
【非特許文献３６】スパークジョーンズ（Ｓｐａｒｃｋ Ｊｏｎｅｓ， Ｋ．）著、「要約：解析フレームワーク、キーコンポーネント、実験的方法（Ｓｕｍｍａｒｉｓｉｎｇ： Ａｎａｌｙｔｉｃ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ， Ｋｅｙ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ， Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ　 Ｍｅｔｈｏｄ）」知的コミュニケーションのためのダッグスタールセミナーテキストのノート（Ｉｎ　ｗｏｒｋｉｎｇ　Ｎｏｔｅｓ ｏｆ ｔｈｅ　Ｄａｇｓｔｕｂｌ Ｓｅｍｉｎａｒ　Ｔｅｘｔ ｆｏｒ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ）、１９９３ａ
【非特許文献３７】スパークジョーンズ（Ｓｐａｒｃｋ Ｊｏｎｅｓ， Ｋ．）著、「要約において何が起きる？（Ｗｈａｔ Ｍｉｇｈｔ Ｂｅ ｉｎ ａ Ｓｕｍｍａｒｙ?）」情報リトリーバル ９３（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ９３、要約のためのモデリング（ Ｖｏｎ ｄｅｒ Ｍｏｄｅｌｌｉｅｒｕｎｇ ｚｕｒ Ａｎｗｅｎｄｕｎｇ）、１９９３ｂ、ｐｐ．９−２６
【非特許文献３８】トーフェル（Ｔｅｕｆｅｌ， Ｓ．）等著、「分類タスクとしてのセンテンス抽出法（Ｓｅｎｔｅｎｃｅ　Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ａｓ ａ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｔａｓｋ）ＡＣＬ‘ ９７・ＥＡＣＬ’ ９７予稿集、ワークショップインテリジェントスカラブルテキスト要約化（Ｗｏｒｋｓｈｏｐ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｃａｌａｂｌｅ Ｔｅｘｔ Ｓｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎ）、１９９７年、ｐｐ．５８−６５
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
　ディジタル形式におけるドキュメントは、数回のキーストロークだけでユービキタス（ｕｂｉｑｕｉｔｏｕｓ）なアクセスが、膨大な数のドキュメントを検索することを可能にしたワールドワイドウェブ（Ｗｏｒｌｄ　Ｗｉｄｅ　Ｗｅｂ）上で特に普及している。しかしながら、ドキュメントの選択及び分類を援助するための正確で簡明なテキストの要約を自動的に生成する可能性がなければ、この能力は、妨害されてしまう。ユービキタスなアクセスは、また、大規模なものから小規模なものまでのあらゆる種類のディスプレイフォーマットを有するデバイス（例えば、モバイルコンンピュータ、パーソナルディジタルアシスタント、携帯用コンピュータ、リスト（手首装着用）コンピュータ、携帯電話等）上でドキュメントを見ることができることを示唆する。大規模ディスプレイ上で容易に見ることができるドキュメントは、小規模なディスプレイ上では取り扱いにくくなってきている。ここで、様々なディスプレイフォーマットに対応できるようにドキュメントのサイズを小さくするためにテキストの要約化（自動要約）が必要とされる。
【０００７】
　テキストを要約化するための一つの方法は、構造解析技術を用いてソーステキストからセンテンスを抽出することである。構造解析技術は、最終的な要約に組み込むためのセンテンスをランキングするテキストの意味論的構造を用いる。構造的要約化方法は、広範囲の多種多様なディスプレイフォーマットに対応できるように変更可能な種々のサイズを有する要約を生成するために好適である。しかしながら、結果的に得られる要約は、情報コンテンツを大きく失うことなく、妥当な範囲で省略されてもよいし一般化されてもよい情報を含んでいる場合がある。いくつかの情報を抑制するためのポストプロセッシングは、リーダビリティ（読み取り能力、読みやすさ）を結果的に失うことはあっても、要約テキストのサイズを小さくするための一つの有効な方法である。従って、構造解析技術によって生成されるテキストの要約のサイズを縮小すると共に、読みやすさ及びソーステキストに対する忠実度を維持することが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１に記載の発明は、ソーステキストを要約化する方法であって、ソーステキストの構造的要約化（ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ　Ｓｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎ）を実行するステップと、構造的要約化において、少なくとも一つの関係を圧縮するステップと、を有する、方法である。
【０００９】
　請求項１に記載の発明は、請求項２に記載されているように、構造的要約化が談話（Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ、ディスコース）ツリーにおけるノードをランキングすることによって達成される方法であってもよい。
【００１０】
　また、請求項３に記載されているように、構造的要約化が、Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃ　Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ　Ｍｏｄｅｌ（言語談話モデル）、Ｒｈｅｔｏｒｉｃａｌ　Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　Ｔｈｅｏｒｙ　（修辞理論）、Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ　Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ　Ｔｈｅｏｒｙ（談話構造理論）、及びＳｔｒｕｃｔｕｒｅｄ　Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ　Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ　Ｔｈｅｏｒｙ（構造化談話表現理論）の一つに基づく、方法であってもよい。
【００１１】
　また、請求項４に記載されているように、ソーステキストが一つ以上の談話ユニットからなる談話構造として表現される方法であってもよい。
【００１２】
　請求項５に記載されているように、少なくとも一つの関係が複数の談話ユニット間の等位関係（Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ　ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ、同格関係とも言う）を表す方法であってもよい。
【００１３】
　更に、請求項６に記載されているように、構造的要約化と前記少なくとも一つの圧縮された関係とに基づいてテキストの要約を生成するステップを更に有する方法であってもよい。
【００１４】
　請求項６に記載の発明は、請求項７に記載されているように、少なくとも一つの圧縮された関係に基づく前記生成されたテキストの要約の部分が前記生成されたテキストの要約の他の部分とは区別される方法であってもよい。
【００１５】
　請求項６に記載の発明は、請求項８に記載されているように、生成されたテキストの要約の基本となる前記ソーステキストにアクセスすることが可能である方法であってもよい。すなわち、生成されたテキストの要約をポインタデバイス等で選択すると、もとになるソーステキストが表示・再生されるようにしてもよい。
【００１６】
　請求項１に記載の発明は、請求項９に記載されているように、少なくとも一つの関係を圧縮するステップがデフォルト単一化に基づく方法であってもよい。
【００１７】
　請求項６に記載の発明は、請求項１０に記載されているように、少なくとも一つの圧縮された関係に基づくテキストの要約を生成するステップが自然言語生成を用いる、方法であってもよい。
【００１８】
　請求項１に記載の発明は、請求項１１に記載されているように、少なくとも一つの関係を直接確認可能である方法であってもよい。
【００１９】
　また、請求項１２に記載されているように、少なくとも一つの関係が圧縮され得る少なくとも一つの他の関係を含む方法であってもよい。
【００２０】
　請求項１３のように、少なくとも一つの圧縮された表現を作成するために、ソーステキストの構造表現における少なくとも一つの等位タイプの関係にデフォルトな単一化を適用するステップを有する、ソーステキストを要約化する方法であってもよい。
【００２１】
　請求項１３に記載の発明は、請求項１４に記載されているように、等位タイプの関係が複数の談話ユニット間で対称的な関係を表す方法であってもよい。
【００２２】
　また、請求項１５に記載されているように、構造表現においてノードを切り取る（枝刈りする）ことによって達成される、ソーステキストの構造的要約化を実行するステップを更に有する、方法であってもよい。
【００２３】
　また、請求項１６に記載されているように、構造的要約化が、Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃ　Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ　Ｍｏｄｅｌ（言語談話モデル）、Ｒｈｅｔｏｒｉｃａｌ　Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　Ｔｈｅｏｒｙ　（修辞構造理論）、Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ　Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　Ｔｈｅｏｒｙ（談話構造理論）、及びＳｔｒｕｃｔｕｒｅｄ　Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ　Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ　Ｔｈｅｏｒｙ（構造化談話表現理論）の一つに基づく方法であってもよい。
【００２４】
　更に、請求項１７に記載されているように、ソーステキストが一つ以上の談話ユニットを備える談話構造として表される方法であってもよい。
【００２５】
　また、請求項１８に記載されているように、構造表現と前記少なくとも一つの圧縮された表現に基づくテキストの要約を生成するステップを、更に有する方法であってもよい。
【００２６】
　請求項１８に記載の発明は、請求項１９に記載されているように、少なくとも一つの圧縮された表現に基づく前記生成されたテキストの要約の部分が前記生成されたテキストの要約の他の部分とは区別される方法であってもよい。
【００２７】
　また、請求項２０に記載されているように、生成されたテキストの要約の中の前記少なくとも一つの圧縮された表現の基本となるソーステキストにアクセスできる方法であってもよい。
【００２８】
　更に、請求項２１に記載されているように、少なくとも一つの圧縮された表現に基づいてテキストの要約を生成するステップが自然言語生成を使用する方法であってもよい。
【００２９】
　請求項１３に記載の発明は、請求項２２に記載されているように、少なくとも一つの関係が直接確認可能な方法であってもよい。
【００３０】
　また、請求項２３に記載されているように、少なくとも一つの関係が圧縮され得る少なくとも一つの他の関係を含む方法であってもよい。
【００３１】
　請求項２４に記載の発明は、談話の表現を構造的に要約化するステップと、表現において少なくとも一つの等位関係を選択するステップと、を有し、少なくとも一つの等位関係が圧縮を受けやすい、圧縮のための等位関係を選択する方法である。
【００３２】
　また、請求項２５に記載されているように、直接確認可能である場合、等位関係が圧縮を受けやすい、方法であってもよい。
【００３３】
　また、請求項２６に記載されているように、圧縮を受けやすい少なくとも一つの他の関係を含む場合、等位関係が圧縮を受けやすい方法であってもよい。
【００３４】
　請求項２７に記載の発明は、ソーステキストをパーズする手段と、パーズされたソーステキスト上で構造的要約化を実行する手段と、構造的要約化の中で少なくとも一つの等位関係を圧縮するための手段と、を有する、ソーステキストを要約化するシステムである。
【００３５】
　請求項２７に記載の発明は、請求項２８に記載されているように、テキストの要約を生成する手段を更に有するシステムであってもよい。
【００３６】
　請求項２８に記載の発明は、請求項２９に記載されているように、テキストの要約を生成する手段が自然言語ジェネレータを含むシステムであってもよい。
【００３７】
　また、請求項３０に記載されているように、生成されたテキストの要約が構造的要約化と少なくとも一つの圧縮された関係とに基づくシステムであってもよい。
【００３８】
　請求項３０に記載の発明は、請求項３１に記載されているように、少なくとも一つの圧縮された関係に基づく生成されたテキストの要約の部分が生成されたテキストの要約の他の部分とは区別されるシステムであってもよい。
【００３９】
　また、請求項３２に記載されているように、生成されたテキストの要約の中の少なくとも一つの圧縮された関係の基本となるソーステキストにアクセスすることができるシステムであってもよい。
【００４０】
　請求項３３に記載の発明は、コンピュータに、ソーステキストの構造的要約化の実行と、構造的要約化における少なくとも一つの関係の圧縮と、を実行させる、コンピュータプログラムである。該プログラムは、命令セットとしてマシン読み取り可能媒体に記憶されていてもよく、該命令が実行された時に上記のような手順をコンピュータが実行するようにしてもよい。
【００４１】
　請求項３３に記載の発明は、例えば請求項３４に記載されているように、構造的要約化が談話ツリーの中のノードをランキングすることによって達成される、プログラムであってもよい。
【００４２】
　また、請求項３５に記載されているように、構造的要約化がＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃ　Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ　Ｍｏｄｅｌ（言語談話モデル）、Ｒｈｅｔｏｒｉｃａｌ　Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　Ｔｈｅｏｒｙ　（修辞構造理論）、Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ　Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ　Ｔｈｅｏｒｙ（談話構造理論）、及びＳｔｒｕｃｔｕｒｅｄ　Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ　Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ　Ｔｈｅｏｒｙ（構造化談話表現理論）の一つに基づいてもよい。
【００４３】
　請求項３６に記載されているように、ソーステキストが一つ以上の談話ユニットを備える談話構造として表されてもよい。
【００４４】
　請求項３７に記載されているように、少なくとも一つの関係が複数の談話ユニット間で等位タイプの関係を表現するものであってもよい。
【００４５】
　また、請求項３８に記載されているように、コンピュータに構造的要約化と前記少なくとも一つの圧縮された関係とに基づくテキストの要約を更に生成させてもよい。
【００４６】
　更に、請求項３９に記載されているように、少なくとも一つの圧縮された関係に基づいて生成されたテキストの要約の部分が前記生成されたテキストの要約の他の部分とは区別されるようにしてもよい。
【００４７】
　請求項４０に記載されているように、生成されたテキストの要約の中の少なくとも一つの圧縮された関係の基本となるソーステキストにアクセスできるようにしてもよい。
【００４８】
　請求項４１に記載されているように、少なくとも一つの関係を圧縮することがデフォルト単一化に基づいてもよい。
【００４９】
　請求項４２に記載されているように、少なくとも一つの圧縮された関係に基づくテキストの要約を生成することが自然言語生成を使用してもよい。
【００５０】
　請求項４３に記載されているように、少なくとも一つの関係が直接確認可能であってもよい。
【００５１】
　請求項４４に記載されているように、少なくとも一つの関係が圧縮され得る少なくとも一つの他の関係を含んでもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５２】
　本発明は、例示することによって説明され、本発明は、同様の参照番号が同様のエレメントを表す添付図面によって限定されない。本発明の開示において、「ある」又は「一つの」実施の形態が言及するものは、必ずしも同一の実施の形態ではなく、少なくとも一つの実施の形態について言及していることに注目されたい。
【００５３】
　一つの実施の形態において、ソーステキスト（例えば、筆記又は口頭による談話）は、構造的要約化を生成するために構造解析技術によって処理される。構造的要約化は、一般化したいとするその一部を圧縮することによって、更に要約化される。次に、構造的要約化の圧縮された部分に対応するテキストを生成するために自然言語技術が使用され得る。次に、最終的な要約は、構造的要約化と生成されたテキストとに基づいて生成される。一つの実施の形態において、圧縮された関係に基づいて自然言語技術によって生成されるテキストは、最終要約の中の他のテキストとは区別され得る。他の実施の形態においては、例えば、入力デバイス（例えば、マウス、スタイラス、スピーチリコグナイザ、キーボード、ヘッド又はボディモーションリコグナイザ等）を用いて、ディスプレイ上に生成されるテキストをユーザに選択させることなどによって、生成されたテキストの基本となるオリジナルソーステキストをユーザが見ることができるようにするための手段が提供されてもよい。
【００５４】
　図８は、本発明の一つの実施の形態による一つの例示的なグラフィカルユーザインタフェースの一つの例を示す。図示されているように、一つの実施の形態において、テキストの要約８００は、自然言語技術又は他の手段によって作成されたテキストがハイライトされ得る状態８０２で、ユーザ用にディスプレイされている。非限定的な例を挙げると、テキストのハイライトは、テキストの色、字面、強調又は他の属性を変更することなどによって、多数の手段を介して達成され得る。他の実施の形態において、テキストハイライトは、入力カーソルが生成されたテキストを覆うように又は近接した状態で位置しているときに発生する。ハイライトされたテキストを選択することによって、要約のもととなった基本となるテキストが８０４に示されるように現れる。基本となるテキスト８０６も又、読みやすくするためにハイライトされてもよく、この場合、ハイライトは、生成されたテキストのハイライトと同じであってもよいし、異なっていてもよい。他の実施の形態において、基本となるテキストは、ディスプレイの分離した部分、又は分離したウィンドウの中に表れてもよい。さらに他の実施の形態において、基本となるテキストは、スピーチシンセサイザを介して、発話されてもよい。一つの実施の形態において、基本となるテキスト８０６を選択することによって、それが、自然言語の要約８０２によって置き換えられる。このように、ユーザは、基本となるテキストとその要約の間をトグルする（切り替える）ことができる。
【００５５】
　ソーステキストの構造解析は、談話をテキストのユニット（構成単位）間の意味論的な関係又は他の観点により表す。他のデータ構造（例えば、スタック、配列、リスト、マップ等）が、本発明の範囲及び精神を逸脱しないことが評価されるが、このような関係は、談話ツリー（又はツリー）として表され得る。本発明は、談話の任意の特別な理論に限定されない。例えば、本発明によって使用され得る談話の解析は、Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃ　Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ　Ｍｏｄｅｌ（言語談話モデル：ＬＤＭ）、Ｒｈｅｔｏｒｉｃａｌ　Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　Ｔｈｅｏｒｙ　（修辞構造理論：ＲＳＴ）、Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ　Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ　Ｔｈｅｏｒｙ（談話構造理論）、及びＳｔｒｕｃｔｕｒｅｄ　Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ　Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ　Ｔｈｅｏｒｙ（構造化談話表現理論）等に基づく。即ち、ソーステキストの構造的要約化は、これらの理論に基づいて実行される。
【００５６】
　一つの実施の形態において、ソーステキストの構造解析における第１のステップは構造表現を生成することである。これは、ソーステキストを談話ユニット（談話の構成単位）へセグメント化することによって達成され得る。談話ユニットは、そこから意味論的な意味を抽出するために用いられる特定の構造解析技術に十分なくらいに小さいテキストの部分であり、これによって、ソーステキストの意味論的に正確な構造表現を組み立て、ソーステキストを談話ユニットからなる談話構造として表現することができる。テキストの自動セグメント化は、統計的な方法、或いは、浅い又は深い構文解析（パージング）技術によって達成され得る。セグメント化の統計的な方法は、マシンによる学習技術を用い、単語をタグ付けして、次に、タグ付けされた単語の文字列を学習用のアルゴリズムが談話ユニットに対応すると予測する構造へ統合する。浅い構文解析方法は、タグ付けされた単語といくつかのシンプルな言語構造を使用して、センテンスを節と句に分解する。深い構文解析方法は、センテンスを構成する単語から得られる関係の詳細な解析を生成するために単語のタグ付けと広範なルールを使用する。
【００５７】
　一つの実施の形態において、ソーステキストが談話ユニットへセグメント化された後（或いは、ソーステキストが談話ユニットへセグメント化されている最中に）、ソーステキストのツリー構造表現が、談話ユニット同士の意味論的な関係に基づいて作成される。例えば、「グルー（膠着）意味論を有する言語環境（Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ｗｉｔｈ　Ｇｌｕｅ　Ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）」ゼロックス社（Ｘｅｒｏｘ　Ｃｏｒｐ．）：コネチカット州、スタンフォード（Ｓｔａｍｆｏｒｄ、Ｃｏｎｎｅｃｔｉｃｕｔ）において見られるようなシンボリックな構文解析方法を使用することによってツリーが組み立てられてもよい。一般的に、ツリーは、ソーステキストの中の意味論的な関係を具現化し、ツリーの中のいくつかのノードが談話ユニットを表し、他のノードが談話ユニット間の意味論的な関係を表す。ソーステキストは完全にツリーから再構築され得る。要約化は、特別なランキングスキームに基づいて選択されたノードを除去することによって達成される。得られた「切り取られた」ツリーは、これにより、テキストの要約（又はテキストの構造的要約）を具現化する。本発明は、圧縮を受けやすい意味論的な関係を識別することによってこのような枝刈りされた（切り取られた）ツリーを更に要約化する。
【００５８】
　一つの実施の形態において、圧縮は、圧縮された表現を生成するために、ツリー（又はサブツリー）の一部を要約化する一般化（又は一般化の法則）を導出することを含む。オリジナルソーステキストの要約が一般化に基づいて生成される時、一つの実施の形態において、要約テキストは、自然言語生成技術を用いて作成される。このような作成されたテキストは、ソーステキストよりも簡明である。
【００５９】
　一つの実施の形態において、圧縮は等位関係（同格関係、対等な関係）を表すサブツリー上で実行される。一つの実施の形態において、等位関係は同レベルの談話における談話ユニット間に存在する。他の実施の形態において、等位関係は、談話ユニット間では深入りしない関係を表現する。等位タイプの関係の非限定的な例は、リストにおける項目、本の章、及び会話のすでに終結した話題の後に続く会話の新しい話題等を含む。コヒーレントなテキストの中の情報を述べる談話のいかなる理論も等位タイプの関係を恐らく多数の方法で確実に表現する。これにより、本明細書中に記載されている実施の形態は、ＬＤＭ、ＲＳＴその他で具現化されるような特定の等位タイプの関係に限定されるものではない。
【００６０】
　ツリーにおいて、このような連続アクティビティ（又は等位）は、非終端の等位ノードの子であってもよい。例えば、ソーステキスト（１）における談話ユニットはすべて等位ノードの直接の子であるが、ソーステキスト（２）における談話ユニットはそうではない。
（１）
　（ａ）Ａｌｉｃｅ　ｌｉｋｅｓ　ｈｉｍ．　　　（アリスは彼が好きだ。）
　（ｂ）Ｌａｕｒａ　ｄｏｅｓ　ｔｏｏ．　　　　（ローラも彼が好きだ。）
　（ｃ）Ｓａｍ　ｌｉｋｅｓ　ｈｉｍ．　　　　　（サムは彼が好きだ。）
（２）
　（ａ）Ａｌｉｃｅ　ｌｉｋｅｓ　ｈｉｍ．　　　（アリスは彼が好きだ。）
　（ｂ）Ａｌｉｃｅ　ｈａｓ　ｒｅｄ　ｈａｉｒ．（アリスは髪が赤い。）
　（ｃ）Ｓａｍ　ｌｉｋｅｓ　ｈｉｍ．　　　　　（サムは彼が好きだ。）
【００６１】
　ソーステキスト（１）では、各談話ユニット（１）（ａ）乃至（１）（ｃ）は、同レベルの談話におけるアイデアを表現する。しかしながら、ソーステキスト（２）において、談話ユニット（２）（ｂ）は、アリスについて更なる情報を提供することによって、（２）（ａ）を精緻化する（更に詳しく述べる）が、（２）（ａ）及び（２）（ｃ）に示された談話のレベルには寄与しない。ソーステキスト（２）において、（２）（ａ）及び（２）（ｃ）が等位ノードの直接の子になり得るが、（２）（ｂ）はそうならない。
【００６２】
　一つの実施の形態において、等位関係の圧縮は、コンピュータサイエンスと数学における「単一化及び一般化（ｕｎｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎ）」の確立された概念に基づく。談話ユニットは、第１位の用語として表され、一般化及び単一化が用語に応じて（ｔｅｒｍ−ｗｉｓｅ）定義付けられる。一般的に、特定の言語の単一化は、その言語の表現の最も具体的、限定的、或いは特定のものから最も一般的なものまでの順序付けにより定義され得る。単一化の他の定義は、二つの表現が与えられたとき、それらを同一のものとして表現できる代替の表現がある場合にこれらの二つの表現は、「単一化」される。
【００６３】
　例えば、言語Ｌが、定数の範囲を表すａ、ｂ、ｃ、ｄ、変数の範囲を表すＸ、Ｙ、Ｚ、Ｐ、Ｑ、定数又は変数のいずれかの範囲を表すｘ、ｙ、ｐ、ｑ、及び関数の範囲を表すシンボルｆ、ｇ、ｈ、ｋからなるとする。言語Ｌの任意の表現はφとψによって表される。φをψへ変換するφの変数の値を置き換える方法がある場合は、表現φは、ψより一般的であると考えられる（ψはφよりも限定的である）。例えば、Ｐをａに置き換え、ＱをＺに置き換えることができるので、ｆ（Ｐ、ｂ、Ｑ）は、ｆ（ａ、ｂ、Ｚ）よりも一般的である。
【００６４】
　最も限定的（特定）な一般化（φ∪ψ）
　φとψがγより限定的であり、かつφとψがγ'よりも限定的であるようなすべてのγ'がγよりも一般的である（又はγと等しい）場合に限って、、γは、φとψの最も限定的な一般化（Ｍｏｓｔ　Ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ　Ｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎ（ＭＳＧ））である。例えば、
（３）ほうれん草（ｓｐｉｎａｃｈ）∪豆（ｂｅａｎｓ）＝野菜（ｖｅｇｅｔａｂｌｅｓ　　　）
【００６５】
　ＭＳＧに対して以下の関係も定義付けされる。即ち、
（４）　Ｘ∪ａ＝ａ∪Ｙ＝Ｘ∪Ｙ＝Ｚ
（５）　ｘ（ｙ）∪ｐ（ｑ）＝（ｘ∪ｐ）（ｙ∪ｑ）
となる。
【００６６】
　例えば、ソーステキスト（６）において以下の文章が与えられた場合、
（６）　（ａ）Ｊｏｈｎ　ｌｉｋｅｓ　ｏｒａｎｇｅｓ．
　　　　　　（ジョンはオレンジが好きだ。）
　　　　（ｂ）Ｍａｒｙ　ｌｉｋｅｓ　ｐｅａｒｓ．
　　　　　　（メアリーは梨が好きだ。）
【００６７】
　一つの実施の形態において、ソーステキスト（６）は以下のように一般化される。
（７）
（６）Ｊｏｈｎ　ｌｉｋｅｓ　ｏｒａｎｇｅｓ．∪　Ｍａｒｙ　ｌｉｋｅｓ　ｐｅａｒｓ　　　．
　　　（ジョンはオレンジが好きだ。∪　メアリーは梨が好きだ。）
　　　ＬＩＫＥ（Ｊｏｈｎ，ｏｒａｎｇｅｓ）∪　ＬＩＫＥ（Ｍａｒｙ，ｐｅａｒｓ）
　　　（好き（ジョン、オレンジ）∪　好き（メアリ、梨））
　　　ＬＩＫＥ（Ｊｏｈｎ∪Ｍａｒｙ，ｏｒａｎｇｅｓ∪ｐｅａｒｓ）
　　　（好き（ジョン∪メアリ、オレンジ∪梨）
　　　ＬＩＫＥ（ｐｅｏｐｌｅ，ｆｒｕｉｔ）
　　　（好き（人、果物））
【００６８】
　この一般化から、要約センテンスが作成され得る。即ち、「人は果物が好き」となる。他の例、即ち、
（８）ｆ（Ｘ，ｃ，ａ）＝ｆ（ｇ（ａ，ｂ），ｃ，ａ）∪ｆ（ｄ，ｃ，ａ）
となる。
【００６９】
　最も一般的な単一化子（Ｕｎｉｆｉｅｒ、ユニファイア）（φ∩ψ）
　φとψがγより一般的であり、φとψがγ'より一般的であるようなγ'がγより限定的（又はγと同等）である場合に限り、γは、φとψの最も一般的な単一化子（Ｍｏｓｔ　Ｇｅｎｅｒａｌ　Ｕｎｉｆｉｅｒ：ＭＧＵ）である。これが自動証明システムのための方法としての概念であることから、単一化アルゴリズムは、多数のアプリケーション及びドメイン（例えば、プロローグ（ＰＲＯＬＯＧ）プログラミング言語）のために使用されてきた。例えば、
（９）　Ａｌｉｃｅ　ｌｉｋｅｓ　ｈｉｍ．∩Ｌａｕｒａ　ｄｏｅｓ　ｔｏｏ．
　　　　（アリスは彼が好きだ。∩　ローラも彼が好きだ。）
　　　　ＬＩＫＥ（Ａｌｉｃｅ，ｈｉｍ）∩ＬＩＫＥ（Ｌａｕｒａ，Ｘ）
　　　　（好き（アリス、彼）∩　好き（ローラ、Ｘ））
　　　　ＬＩＫＥ（［Ａｌｉｃｅ＋Ｌａｕｒａ］，ｈｉｍ）
　　　　（好き（［アリス＋ローラ］、彼）
【００７０】
　他の例、即ち、
（１０）　ｆ（ａ，ｂ，ａ）＝ｆ（Ｘ，ｂ，Ｘ）∩ｆ（ａ，Ｙ，Ｚ）
となる。
【００７１】
　一つの実施の形態において、等位の間の曖昧性は、圧縮を実行する前に解消され得る。例えば、上記のソーステキスト（１）において、（１）（ｂ）における「好きだ（ｄｏｅｓ）」は、（１）（ａ）における「好きだ（ｌｉｋｅｓ）」を推論的に言及している。（１）（ｃ）において、「彼（ｈｉｍ）」は、（１）（ａ）と同じ「彼（ｈｉｍ）」を推論的に言及している。これらのような並列な関係を識別すると共に分析することによって、ソーステキスト（例えば、人は彼が好きだ（Ｐｅｏｐｌｅ　ｌｉｋｅ　ｈｉｍ．））を含んだ一般化が展開され得る。一つの実施の形態において、このような曖昧性は、談話ユニット間の関係に関する仮定に基づいた、「デフォルトな単一化（ｄｅｆａｕｌｔ　ｕｎｉｆｉｃａｔｉｏｎ）」のプロセスによって、解消され得る。デフォルトな単一化の定義は、デフォルトな一般化を定義した後で行われる。
【００７２】
　デフォルト一般化（φ¢ψ（¢は共通点を表す記号））
　γがφより一般的であって、ψによって統一（単一化）され、かつ、γより限定的でφより一般的でありψと単一化されるすべてのγ'がγに等しい場合に限って、γは、ψに対するφの最も限定的な共通点（共通部分、公約数、Ｍｏｓｔ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｃｏｍｍｏｎ　Ｄｅｎｏｍｉｎａｔｏｒ：ＭＳＣＤ）である。即ち、二つの表現のＭＳＣＤ（又はデフォルト一般化）は、二つの表現が共通に有するものを表し、統合されるアトミック（最小構成単位の）用語を単一化してその他の用語を一般化するものと考えられ得る。例えば、
（１１）　　　　ｆ（ａ，Ｚ）＝ｆ（ａ，ｂ）¢ｇ（Ｘ，ｃ）
となる。
【００７３】
　デフォルト単一化（φ＞＞ψ）
　γが（φ¢ψ）とψとのＭＧＵ（最も一般的な単一化）である場合とその場合に限ってのみ、γは、φのψに関するデフォルト単一化である。例えば、
（１２）　ｆ（ａ，ｂ）＞＞ｇ（Ｘ，ｃ）
　　　　　＝［ｆ（ａ，ｂ）¢ｇ（Ｘ，ｃ）］∩ｇ（Ｘ，ｃ）
　　　　　＝ｆ（ａ，Ｚ）∩ｇ（Ｘ，ｃ）
　　　　　＝ｆ（ａ，ｃ）
となる。
【００７４】
　一つの実施の形態において、最終的な要約のためのテキストを作成するために、圧縮された表現は自然言語生成（ＮＬＧ）システムへ送られる。ＮＬＧシステムは、コヒーレントな自然言語テキストを生成するように設計されている。従来、ＮＬＧシステムは、何を言うべきかを決定し、テキストの中でその情報がどのように配置されるべきかを特定する談話プランを作成する、テキストプラニングモジュール（テキスト設計モジュール、Ｔｅｘｔ　Ｐｌａｎｎｉｎｇ　Ｍｏｄｕｌｅ）を備えていてもよい。一つの実施の形態において、これは、スキーマに基づく場合もあるし、個々の談話ユニット間に存在するコヒーレントな関係に基づく場合もある。スキマータ（概要、Ｓｃｈｅｍａｔａ）やコヒーレンス関係についてのプラニングの基本は、所与のジャンルのテキスト構造の概念を反映し、更にサブカテゴライズされて、特定のドメインで動作するタイプのテキストの予期される構造を反映する。
【００７５】
　談話プランが圧縮された表現に基づいて決定された後、テキストテンプレートが構築され、センテンスプラニングモジュールが使用されて、テキスト中のセンテンスを最良に配置する方法を決定し、これによって、テキストプラニングモジュールによって決定されるプランを実現する。次に、このプロセスの出力は、自然言語文法と辞典（ｌｅｘｉｃｏｎ）からなるセンテンスジェネレータへ命令を送り、所望されるコンテンツを表現する「良好に形成された発話」を生成する。一つの実施の形態において、これらの文法は、ゼロックス社（Ｘｅｒｏｘ　Ｃｏｒｐ．）：コネチカット州、スタンフォード（Ｓｔａｍｆｏｒｄ、Ｃｏｎｎｅｃｔｉｃｕｔ）の「言語環境（Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　）」におけるのように、双方向である。他の実施の形態においては、これらは英語文法の系統的単一化実現（Ｓｙｓｔｅｍｉｃ　Ｕｎｉｆｉｃａｔｉｏｎ　Ｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ　Ｇｒａｍｍｅｒ　ｏｆ　Ｅｎｇｌｉｓｈ）において使用される関数的単一化文法（Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ　Ｕｎｉｆｉｃａｔｉｏｎ　Ｇｒａｍｍａｒ）などの生成のための変更されてもよい。
【００７６】
　要約を生成するためにＮＬＧ（自然言語ジェネレータ）が使用されるとき、ソーステキストから要約テキストに含まれるべき情報を決定するという課題（ｉｓｓｕｅ）に対処する必要がある。一つの実施の形態において、テキストのテンプレートが作成され、このテキストテンプレートは、統計的又は有限状態方法を用いてソーステキストから抽出された情報で充てんされる。他の実施の形態において、統計的なセンテンス抽出要約化に共通の統計的な方法が、情報を選択するために使用され、次に、この選択された情報が一般化モジュールへ渡される。また他の実施の形態において、圧縮された表現は、情報が良好に形成されたセンテンスの基本を形成するために十分である場合は、その等位が共通に有する情報を含む文法的な自然言語センテンスを生成する、センテンスジェネレータへ直接送られる。コヒーレントな自然言語テキストを生成するように設計された任意のＮＬＧシステムが、本明細書中に記載されている実施の形態と共に使用されてもよいことが理解されよう。
【００７７】
　図１は、一つの実施の形態による例示的なツリーである。ツリーは、ソーステキストにおける、三つの主要な関係、即ち、等位、従属（ｓｕｂｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ）、及びバイナリのＬＤＭ（言語談話モデル）表現から得られる。等位サブツリー（Ｃノード）は、子同士の間の（談話ユニット間の）対称的な関係を表現し、新しい談話ユニットがすぐ前の談話ユニットの展開を続行する。従属サブツリー（Ｓノード）は、作成されたばかりのポイントでの精緻化、精緻化、はしがき、傍白、同格語等を表現し、新しい談話ユニットがすぐ前の談話ユニットについてより多くの情報を提供する。バイナリサブツリー（Ｂノード）は、ｉｆ／ｔｈｅｎ（もしも／その時）、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ／Ａｎｓｗｅｒ（質問／解答）、及び他の区別された論理的又は修辞的な関係などの、アドホックな関係を表現する。バイナリという名前にも関わらず、バイナリノードは、二つ以上の子を有していてもよい（これ以降、ｎ−ａｒｙと称する）。
【００７８】
　図１において、ツリーは、ソーステキスト１００を表す。ソーステキスト１００の各ナンバリングされたセンテンスは、談話ユニットを表す。ツリーは、従属ノード１０１をそのルーツとして有する。ソーステキスト１００の中の談話ユニットに対応する葉ノード１乃至１２と、従属ノード１０１、１０３、１０４、１０５、１０８及び１０９と、等位ノード１０２及び１０７と、バイナリ１０６も示されている。
【００７９】
　例えば、等位１０７は、三つの子供、即ち、従属ノード１０８及び１０９と、葉ノード１１と、を有する。一つの実施の形態において、従属の解釈は、左側の娘の解釈と同じであり、右側の娘は無視される。このように、等位１０７は、葉ノード７、９、及び１１の等位関係を示す。
　　　　　　うどんは太く白い麺である。
　　　　　　そばはそば粉からできた細い麺である
　　　　　　ラーメンは小麦粉からできた非常に細く縮れた麺である
【００８０】
　従属１０８は二つの子を有する。即ち、葉ノード７と葉ノード８である。ノード８は、ノード７の情報を精緻化又は拡大する。
　　　　　　うどんは太く白い麺である
　　　　　　小麦粉から作られた。
【００８１】
　バイナリ１０６はその二人の子ども間、葉ノード４と葉ノード５の間の論理関係を表現する。
　　　　　　麺が熱い汁に入れて供されるとき、
　　　　　　野菜、豆腐、肉なども汁の中に入っている。
【００８２】
　図２は、一つの実施の形態による深さ３まで枝刈りされた（切り取られた）ツリーの例を示す。要約に含むべきノードを選択するには、ランキングアルゴリズムに応じてツリーの中のノードをランキングする必要がある。特定のランキング基準を満たすノードのみが要約に含まれる。他のノードは、ツリーから効果的に切り取られ、これによって、要約から除去される。
【００８３】
　一つの実施の形態において、ランキングは、テキスト全体のコヒーレンスに対する重要度に基づいて談話ユニットを評価することによって達成される。他の実施の形態において、ランキングは、以下の式を用いてノードの深さを測定することによって達成される。即ち、ノードの深さＮは、Ｎとルーツとの間のＳノードの右端の数プラス１として定義付けられる。ツリーからの切り取りでは、指定された深さよりも大きな深さを有する全てのノードを除去する。図２において、例えば、葉ノード１は、深さ１を有し、等位１０２は、深さ２を有し、葉ノード１０は、深さ４を有する。図２は、深さ３のツリーを示すが、３よりも大きな深さを有する全てのノードは、要約から除外される。これは、ソーステキスト１００において削除された談話ユニットとして示される。
【００８４】
　図３は、一つの実施の形態に従って、深さ２まで切り取られたツリーの例を示す。２より大きな深さを有するノードの全てが要約から除外される。従属１０５（及びそのサブツリー）と等位１０７（及びそのサブツリー）とが切り取られる。
【００８５】
　図４は、一つの実施の形態に従って、深さ１まで切り取られたツリーの例を示す。等位１０２とそのサブツリーの全てとが切り取られる。
【００８６】
　図５は、一つの実施の形態に従って、圧縮された深さ２のツリーの例を示す。このツリーは、最初に指定された深さ２まで切り取られる。次に、圧縮を受けやすい等位が一般化される。一つの実施の形態において、直接確認可能である場合、等位は圧縮を受けやすい。即ち、等位が子として葉ノードのみ（又は一つの子を有する従属）を有する場合である。他の実施の形態において、サブツリーが圧縮され得る場合（例えば、デフォルト単一化又は他の手段によって）、等位は圧縮を受けやすい。即ち、等位関係が、圧縮され得る関係をサブツリーとして含む場合、該等位関係は圧縮を受けやすい。図５において、等位１０２は、その子供達が、（枝刈り後は）一つのみの子を有する従属ノード（１０３及び１０４）と、葉ノード１２と、から成るので、（等位１０２は）圧縮を受けやすい。一つの実施の形態において、例えば、デフォルト単一化を用いることによって、枝刈りされた等位は、
　　　　　　麺は昼食や軽食として食べられる
　　　　　　日本では何種類かの麺が食べられる
　　　　　　麺は日常食のバリエーションとして食べられる
となり、これらは以下のように圧縮される。即ち、
　　　　　　麺を食べることについて話されている。
【００８７】
　図６は、一つの実施の形態によって、深さ３の圧縮されたツリーの例を示す。一つの実施の形態において、例えば、枝刈りされた等位１０７、即ち、
　　　　　　うどんは太くて白い麺である
　　　　　　そばはそば粉からできた細い麺である
　　　　　　ラーメンは小麦粉からできた非常に細い、縮れた麺である
は以下のように圧縮される。即ち、
　　　　　　うどん、そば、ラーメンは麺類である。
【００８８】
　他の実施の形態において、圧縮は、ＲＳＴ（修辞構造理論）のコンテキスト（文脈）において使用され得る。ＲＳＴの下で形成されたツリーは、多種多様なの可能性のあるノードタイプを有し、これらのノードタイプは、一つの言語ユニットが他の言語ユニットと「コヒーレント」であってよい方法のインベントリを提供するように、設計されている。ＲＳＴは、実践上、２０個から６０個までの関係のどこかが使用されるが、その数は無制限である。さらに、いくつかの関係、即ち、核（Ｎｕｃｌｅｕｓ）と衛星（Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ）の弧によって対応付けられた関係は、不等な（異なる）構成素（Ｃｏｎｓｔｉｔｕｅｎｔ）を結合する。関係の核構成素は、衛星構成素よりもテキストにとってより重要であると考えられる。ＲＳＴにおいて、核構成素は、テキストの線形の順序においてその衛星に先行してもよいし又は後行してもよい。ＬＤＭ（言語談話モデル）において、核／衛星の関係は、従属関係で反映される。しかしながら、ＬＤＭ下では、核構成素は、その上で精緻化する衛星構成素に対して常に先行する。
【００８９】
　従って、数個のＲＳＴ関係がＬＤＭに直接マッピングされる間、これらのＲＳＴ関係は、線形順序をクリティカルに含んでいたり、本来、立証的というよりも寧ろ論理的な関係であることから、核と衛星を含む多数のＲＳＴ関係のためのＲＳＴとＬＤＭのマッピングは、テキストの表面構造上での構成素の線形順序に左右される。
【００９０】
　説明すると、アクションに対する正当化（ｊｕｓｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）は、通常、正当化を要求するアクションの記述に追従する。このように、正当化は、アクションを精緻化しようとするので、ＬＤＭは従ってアクションと正当化の間の従属関係を識別する。しかしながら、最初に正当化を述べ、次に、正当化された状況を述べることが可能である。この場合、正当化された状況が、精緻化を提供するというよりもむしろ、正当化と同レベルの談話であることから、正当化構成素は、正当化された状況を記述する構成素と等位であるものとしてもよい。
【００９１】
　一つの実施の形態において、以下のように、ＲＳＴ関係は、ＬＤＭ関係へマッピングされ得る。即ち、
【表１】
2004094946.tif 000003
【００９２】
　ＲＳＴ要約化アルゴリズムが、ＲＳＴテキスト構造アルゴリズムによって割当てられたスコアによって、コンテンツに対してあまり重要ではないと考えられる、ソーステキストからマテリアルを削除するために適用される。これによって、多数の葉ノード及び非終端ノードが削除される。次に、等位構造ヘマッピングされ得るＲＳＴラベルを有するとともに娘としての葉ノードのみを有する全てのノードに対して、これらの葉ノードは、圧縮され、本明細書中の実施の形態によって記述されるようなこれらのノードの要約を生成することができる。
【００９３】
　図７は、一つの実施の形態による例示的なシステムのブロック図を示す。このようなシステムは、例えば、ドキュメントを見たり操作するように設計された、ウェブブラウザ、ワードプロセッサ、又は他のプログラムに組み込まれてもよい。一つの実施の形態において、テキストパーザ（テキスト構文解析器）１１０は、要約化されるべきソーステキストを入力として受け取る。例えば、ソーステキストは、ディジタルドキュメントであってもよいし、テキストに変換された音声や会話であってもよい。ソーステキストは、コンピュータメモリ、コンピュータファイル、キャッシュに記憶されても良いし、コンピュータネットワーク（図示されない）を介して転送されてもよい。構造解析エンジン１１１とともに作動して、テキストパーザ１１０は、ソーステキストを、談話ユニットへセグメント化する。他の実施の形態において、テキストパーザ１１０は、構造解析エンジン１１１と一体化する。構造解析エンジン１１１は、談話ユニット間の意味論的関係に基づいたソーステキストの構造表現（例えば、談話ツリー）を組み立てる。他の実施の形態において、構造解析エンジン１１１は、要約にあまり重要でないと考えられる談話ユニットを除去することによって、構造的な表現の構造的要約化をも実行する。これはランキングアルゴリズムに従って、ノードをランク付け（ランキング）し、次に、下位ランクを有するノードを除去することによって、達成され得る。次に、等位コンプレッサ１１２はソーステキストの構造表現における選択された等位関係を圧縮する。等位関係は、それらの談話ユニットを一般化することによって圧縮される。一つの実施の形態において、等位関係は、単一化と一般化によって一般化される。他の実施の形態において、等位関係は、デフォルトな単一化によって一般化される。最終的に、要約ジェネレータ１１３は、等位コンプレッサ１１２によって圧縮されたときの構造的要約化に基づいて、ソーステキストのテキストの要約を生成する。一つの実施の形態において、要約ジェネレータ１１３は、圧縮された等位のためのテキストを作成するためにＮＬＧ技術を使用することができる。
【００９４】
　本発明におけるソーステキストを要約化する方法、圧縮のための等位関係を選択する方法、及びソーステキストを要約化するシステムは、マシン読み取り可能媒体に記録されたプログラムとして表現されて汎用コンピュータによって実行されてもよいし、特定用途向けのコンピュータ、プログラムされたマイクロプロセッサ又はマイクロコントローラ、ＡＳＩＣ又は他の集積回路、ディジタルシグナルプロセッサ、ディスクリート要素回路のような電子又はロジック回路、及びＰＬＤ、ＰＬＡ、ＦＰＧＡ又はＰＡＬ等のようなプログラマブル論理デバイス、等において実現されてもよい。また、ソーステキストの構造表現（例えば談話ツリー）は、これらのハードウエアからアクセス可能であるように、コンピュータメモリ、コンピュータファイル、キャッシュに記憶されているデータ構造であってもよい。ソーステキストの構造表現のこれらの記憶場所は、ソーステキストと同一であってもよいし、異なっていてもよい。
【００９５】
　本発明は、上記の特定の実施の形態に関して、説明されてきたが、多くの代替、組合せ、変更、及び変形が可能であることは当業者に明らかである。従って、以上に説明された本発明の好ましい実施の形態は、図示目的のみのために行われたものであり、これらに限定されるものではない。本発明の精神及び範囲を逸脱しない限りにおいて、種々の変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９６】
【図１】本発明の一つの実施の形態によるツリーを例示した図である。
【図２】本発明の一つの実施の形態による深さ３に切り取られたツリーを例示した図である。
【図３】本発明の一つの実施の形態による深さ２に切り取られたツリーを例示した図である。
【図４】本発明の一つの実施の形態による深さ１に切り取られたツリーを例示した図である。
【図５】本発明の一つの実施の形態による深さ２の圧縮ツリーを例示した図である。
【図６】本発明の一つの実施の形態による深さ２の圧縮ツリーを例示した図である。
【図７】本発明の一つの実施の形態によるシステムを例示したブロック図である。
【図８】本発明の一つの実施の形態によるグラフィカルユーザインタフェースを例示した図である。
【符号の説明】
【００９７】
１１０：テキストパーザ
１１１：構造解析エンジン
１１２：等位コンプレッサ
１１３：要約ジェネレータ
【図１】
2004094946.tif 000004
【図２】
2004094946.tif 000005
【図３】
2004094946.tif 000006
【図４】
2004094946.tif 000007
【図５】
2004094946.tif 000008
【図６】
2004094946.tif 000009
【図７】
2004094946.tif 000010
【図８】
2004094946.tif 000011