社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

構文木からの再帰構造の除去による文圧縮江川 誠二†

加藤 芳秀††

松原 茂樹†††† 名古屋大学大学院情報科学研究科†† 名古屋大学大学院国際開発研究科††† 名古屋大学情報連携基盤センター〒 464-8601 名古屋市千種区不老町
E-mail: †{egawa,yosihide,matubara}@el.itc.nagoya-u.ac.jp
あらまし

文圧縮は，文のもつ情報をできるかぎり保持したまま，より短い文を生成するタスクである．既存の文圧縮手法の多くは，原文の構文木の構成素を取り除く単純な操作のみに基づいており，構文木の構造的変更に対応することはできない．本稿では，変更操作の対象として，構文木中の再帰構造に注目し，それを取り除く文圧縮手法を提案する．構文木に出現する再帰的な構造を検出し，これを除去する操作を導入することで，文法性を保ったまま再帰構造を含む文を圧縮できる．評価実験の結果，圧縮された文の文法性について，提案手法が既存の手法に比べて優れていることを確認した．
キーワード

テキスト要約，句構造，最大エントロピー法，テキストコーパス

Sentence Compression by Removing Recursive Structure from Parse Tree
Seiji EGAWA† , Yoshihide KATO†† , and Shigeki MATSUBARA†††† Graduate School of Information Science, Nagoya University†† Graduate School of International Development, Nagoya University††† Information Technology Center, Nagoya University
Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya, 464-8601, Japan
E-mail: †{egawa,yosihide,matubara}@el.itc.nagoya-u.ac.jp
Abstract Sentence compression is a task of generating a grammatical short sentence from an original sentence,retaining the most important information. The existing methods of only removing the constituents in the parse treeof an original sentence cannot emulate human compression which changes structures of the parse tree. This paper
proposes a method to remove recursive structures, one of such structural conversions, and generate a grammaticalshort sentence. In order to remove a recursive structure, our method detects the constituents forming the structure
and remove them as a unit. Compression experiments have shown that our method generates more grammaticalcompressed sentences than the previous method.
Key words text summarization, phrase structure, maximum entropy method, text corpus

1. は じ め に•

文法的である•

原文の主要な意味を保持している

文圧縮は，文のもつ情報をできるかぎり保持したまま，よりこれまでに様々な文圧縮手法が提案されている [3]〜[6], [8], [9]．

短い文を生成するタスクであり，テキスト自動要約の実現に必

これらは，原文から単語や句，あるいは節などを取り除くこと要不可欠な技術である．また，表示できる文の長さに制限があにより圧縮文を生成するものであり，その多くは，構文木に基る場面，例えば，ニュースのヘッドラインや字幕の自動生成なづき句や節などを認識し，これを削除する．

どでも利用可能である．
文圧縮によって生成される文は圧縮文と呼ばれる．圧縮文は次の条件を満たすものでなければならない．

Knight らは，原文の構文木から付加的な構成素を取り除くことにより，文を圧縮する手法を提案している [5]．構成素を取り除く確率を，原文とその圧縮文の対からなるコーパスから学習し，それをもとに尤もらしい圧縮文を求める．

S1

Knight らの手法は，単純な確率文脈自由文法に基づき圧縮過程をモデル化したが，これに対し Unno らは，最大エントロピー法により，文脈自由文法に含まれるノードだけでなく，その親や兄弟に位置するノードなどの複雑な素性を扱うことので

PP2
IN3
Like

きる文圧縮モデルを提案した [9]．

NP7COMMA6,

NP4

NP8

PP10

NN5RB9IN11

faceliftmuchof

PP20

VBZ19

NP13

NP12depends IN21

NN16on

NN17

NP22
DT23

DT14 POS15 screen performance

これらの手法に共通するのは， 圧縮文を生成する方法としATMて，句や節などの構成素を削除する単純な操作しか許していな

VBG24

theNN25

underlying application's

図 1 文 (1) の構文木い点である．しかし，実際には，単純な構成素の削除では処理できない，構文木の構造の変更が必要な場合が存在する．

S1

そこで本論文では，構文木の構造的な変更による文圧縮手法を提案する．本手法では，構文木に頻出する再帰構造に注目す

VP18

PP2NP7COMMA6VP18NP8る．再帰構造は，付加詞や等位構造，埋め込み文など構文木中に頻出するが，構成素の除去による文圧縮手法では，これを文法的に自然な形で処理することができない．本稿で提案する手

PP10

RB9IN11

muchof

NP13

NP12

depends IN21

NN16onDT14 POS15

法では，構文木に出現する再帰的な構造を検出し，これを除去ATMする操作を導入する．この操作は，構文木の文法性を保ったまPP20

VBZ19

NN17
performance

NP22
DT23
theVBG24

NN25

underlying application's

図 2 文 (2) の構文木

ま再帰構造を除去できるため，再帰構造を含む文を自然な形で圧縮することができる．操作の適用には曖昧性があるため，本手法では，原文と圧縮文の対からなる圧縮文コーパスから削除とで，文法性と意味の保持という二つの問題を独立に扱うこと操作が適用される確率を学習する．これにより，尤もらしい圧ができる．以下では，Knight らの手法の問題点を議論するた縮文を求めることができる．

めに，圧縮文コーパスからの学習に注目する．Knight らの手評価実験の結果，圧縮文の文法性について，提案手法が既存法では，圧縮文コーパスから P (l|s) を推定する．コーパス中の文とその圧縮文を構文解析し，それぞれの構文木のルートからの手法に比べて優れていることを確認した．
本稿の構成は以下の通りである．次の 2. では，既存の手法と順にノード間の対応をつける．対応するノードをもたない原文その問題点を述べる．3. では，構文木の再帰構造の除去によるの構文木中のノードを冗長なノードとみなし，その頻度をもと文圧縮手法について述べる．4. で実験について報告し，5. で本に P (s|l) を推定する．
例として，原文 (1) と圧縮文 (2) の対について考える．なお，研究をまとめる．

原文から削除される部分を太字で示している．

2. 構成素の除去による文圧縮
従来の文圧縮手法の多くは，入力として文 l を受け取り，lからいくつかの単語を取り除いた文 s を返す．文中の語順は保ったままで，単語を別の単語に置き換えたり，新しく単語を加えることはしない．2|l| 個の圧縮文候補が存在するが，その(1) Like facelift, much of ATM’s screen performance depends on the underliying application.
(2) Much of ATM’s performance depends on theunderlying application.

多くは文法的でなかったり，重要な情報が欠けていたりするた

これらを構文解析すると，図 1，及び図 2 のような構文木が得め，圧縮文として適さない．これらの候補のうち，圧縮文としられる．これらをルートから順に対応付けていくと，結果として適した文を見つけることがポイントとなる．てノード “PP2 ”, “COMMA6 ”, “NN16 ” には対応するノー

Knight ら [5] の手法では，構文木をベースに文を圧縮する．
まず与えられた文を構文解析し，得られた構文木から構成素をドがなく，これらが冗長とみなされる．これを元にして，P (s|l)
が推定される．

削除することにより圧縮文の構文木を生成する．その葉ノード

このように，圧縮文コーパスから原文における冗長な構成素の単語を並べたものが圧縮文となる．構成素の削除の方法はいを求めることができる．しかし，文圧縮のプロセスが，単純なく通りも存在するが，圧縮文に最も適しているものを noisy-構成素の削除では捉えられない場合，そのプロセスを学習する′

channel モデルに基づき選択する．すなわち，文 l の圧縮文 sことはできない．例として，原文 (3) 及びその圧縮文 (4) につを以下のように定義する．

いて考える．

s′ = argmax P (s|l) = argmax P (s)P (l|s)s(3) The user can then abort the transmission, hes

P (s) は，文脈自由文法に基づいて計算され，s の文法性を評価する．P (l|s) は，l を s に圧縮するときに削除される部分のsaid.
(4) The user can then abort the transmission.

冗長性を評価する．これは，原文と圧縮文の対からなる圧縮文

図 3 に，これらの文の構文木を示す．構文木のルートから順にコーパスから学習する．P (s|l) を P (s) と P (l|s) に分解するこ対応をとると，原文の “S → S COMMA NP VP” と圧縮文

S1

S1

S2
NP3

COMMA15

NP16VP18,

PRP17

VBD19DT3

NN4MD6ADVP7hesaidTheusercanRB8

VB10

thenabort

VP6DT4NN5

MD7

The

user

can

VP10

ADVP8

RB9

VB11

thenabort

原文NP2VP5

NP12DT13

NN14

thetransmission

VP9NP11DT12

NN13

thetransmission

圧縮文

図 3 原文と圧縮文の構文木の対応が取れない例

S1

S1

S2
NP3VP6

DT4

NN5

MD7

ADVP8

The

usercan

RB9

VB11

thenabort

COMMA15

NP16

VP18,

PRP17

VBD19

he

VP10

NP2VP4

PRP3

AUX5

It

issaidADJP6likely

NP12

SBAR8

JJ7

IN9

S10

that

DT13

NN14

thetransmission

NP11

VP15

DT12

NN13

NN14

MD16

aMacintosh

version

will

VP17

AUX18

図 4 原文の構文木から圧縮文の構文木を抽出の “S → NP VP” が対応付けられる．続いて，原文の “NP →be

図5

ADJP19ADVP21

JJ 20

RB22

availablesoon

構成素の削除のみでは圧縮が難しい例

PRP ” と圧縮文の “NP → DT NN ” の対応を試みるが，マッチしないため対応付けに失敗する．このように，構成素の削除学習できるものの，それは，構成素 NP2 , AUX5 , JJ7 , IN9によって捉えられない文圧縮のプロセスは，対応付けに失敗すが各々独立に削除されるという不自然なプロセスであり，圧縮るために学習することができない．

文の生成において，例えば JJ7 のみを削除して非文を生成してこの問題に対して，Unno ら [9] は，原文のみを構文解析し，原文の構文木と圧縮文との対応をボトムアップに取る方法を提案した．原文の構文木上の単語のうち，圧縮文中に出現する単語をマークし，ボトムアップに構文木をたどることにより，圧縮文に対応する構文木を抽出する．

しまうという危険性を有している．

3. 再帰構造の除去による文圧縮
前節では，構文木の構成素の削除による文圧縮モデルではうまく捉えることのできない文圧縮を，具体例を用いて説明した．

例として，文 (3) と文 (4) の対について考える．図 4 は文 (3)

この問題を解決するために，本節では，構成素を単純に削除すに対する構文木であり，二重線の四角で囲まれた単語が，圧縮るだけでなく，構文木の構造を変更する操作を導入し，文圧縮文中に出現する単語である．これをボトムアップにたどっていをモデル化する．本手法では，構文木の再帰構造を除去する操くことにより，二重線の丸で囲まれたノードからなる構文木が作を新たに導入する．本手法について説明する前に，その基本得られる．これが，圧縮文に対する構文木となる．

アイデアについて述べる．

この処理は，必ず成功する．すなわち，圧縮文に対応する構

前節の例において，原文の構文木から何らかのプロセスを経文木を必ず得ることができる．しかし，構成素の削除では捉えて，文法的な圧縮文の構文木が得られるとすれば，それは自然られない文圧縮の場合，得られる構文木は非文法的となる．そな文圧縮プロセスであると考えられる．このような構文木を得の典型として，下記の例について考える．

るためには，図 6 に示すように，S1 に埋め込まれた S10 を取(5) It is likely that a Macintosh version will beavailable soon.
(6) A Macintosh version will be available.

り出し，それ以外の部分を削除すればよい．このような処理を行う操作を導入できれば，自然な形で文圧縮の過程をモデル化できると考えられる．“It is likely that” をまとめて削除することが可能となり，JJ7 を単独で削除するような誤ったプロセス対応付けの結果，図 5 において太線で囲まれたノードが冗長なの学習も回避できる．ここで注目すべきポイントは，S1 と S10ノードとして扱われる．結果として得られる圧縮文に対する構が同一の統語範疇であることである．すなわち，あるノードを文木は非文法的である．もちろん，原文と圧縮文の構文木間の別の構文木で置き換えるとき，その範疇が同一であれば，文法対応を付けることができるため，そこから文圧縮のプロセスを性が保たれる．これが本手法において再帰構造に注目する理由

S1

S1

NP2NP2VP4

PRP3

AUX5

Itis

ADJP6
SBAR8

JJ7likely

IN9that

図6AUX5It

isAUX5It

is

ADJP6
SBAR8

JJ7likely

IN9

that
NP11

VP15

DT12

NN13

NN14

MD16

a

Macintoshversion

will

VP17

AUX18

ADJP19ADVP21

be

JJ 20

RB22

availablesoon

S10NP11

VP15

DT 12

NN13

NN14

MD16

aMacintosh

versionwill

Minimal Recursive Path

足ノード

VP17

AUX18

ADJP19ADVP21

be

JJ20

RB22

availablesoon

図 8 Minimal Recursive Path構文木の再帰構造の削除による文圧縮本単位とする．

ADJP6

提案手法では，原文の構文木から，削除の基本単位である構成素と MRP を削除することにより圧縮文の構文木を生成する．

SBAR8

JJ7

likely3. 2 構文木からの基本単位の削除

ラベルが等しい
子孫ノード

VP4

PRP3

PRP3

S10

S1NP2

VP4

以下に，2 種類の基本単位に対応する削除操作をそれぞれ定義

IN9thatする．

S10

NP11

構成素の削除 非再帰ノード η および η のすべての子孫ノード

VP15を削除する
DT 12

NN13

NN14

MD16

aMacintosh

version

will

再帰ノード
非再帰ノードMRP の削除 再帰ノード η の位置を，対応する足 η ′ で置き

VP17

AUX18

ADJP19ADVP21

be

JJ20

RB22

availablesoon

図 7 再帰ノードと非再帰ノード換える
原文の構文木に対して，非再帰ノードであれば構成素の削除を，再帰ノードであればそのノードをルートとする MRP の削除を適用することにより， 圧縮文の構文木を得ることができる．しかし，操作を適用するノードを適切に選択しなければ，得られる圧縮文が文法的でない，あるいは，重要な意味が失われるなである．

3. 1 文圧縮のための基本単位
本節では，再帰構造を除去するための基本単位を新たに定義する．本手法では，基本単位ごとに，それを削除するか否かを選択する．基本単位を定義するための準備として，初めに，再帰ノードを定義する．
［定義 1］（再帰ノード） T を構文木，η を T 中のノード，Xを η のラベルとする．以下の条件を満たすような η ′ が存在するとき，η を再帰ノードと呼ぶ．

1. η ′ は η の子孫ノードである
2. η ′ のラベルが X である
η が再帰ノードでないとき，η を非再帰ノードと呼ぶ．
例えば，図 7 中の再帰ノードは S1 ，VP4 ，VP15 である．
再帰ノード η 以下を幅優先で探索したときに最初に見つけられる η ′ を足と呼ぶ．η から足までのパスを minimal recur-sive path (MRP) と呼ぶ．η を MRP のルートと呼ぶ．ただし，足自身は MRP に含まれない．図 8 に，図 5 の S1 をルートとする MRP を示す．

MRP を削除することは，すなわち，再帰構造を除去することを意味する．本手法では，構成素，及び MRP を，削除の基どの問題が生じる．そこで本手法では，どのような場合に削除操作を適用すればよいかを，圧縮文コーパスから学習する．
本手法では，まず圧縮文コーパス中の原文を構文解析し，構文木を付与する [2]．次に付与された構文木と圧縮文から，どのような削除が行われたかを求め，その頻度を元に削除確率を推定する．得られた確率モデルにより，起こりやすい削除を求めることができ，圧縮文として尤もらしいものを得ることができる．
まず，原文の構文木とその圧縮文の対から，どのような削除が行われたかを求める方法について説明する．
本手法では，原文の構文木に対してトップダウンに削除操作の適用を試み，その削除が，圧縮文中の単語を削除しない場合に限り削除操作を適用する．
例として，文 (5) が原文として，文 (6) が圧縮文として与えられた場合を示す．図 9 に原文の構文木を再掲する．図中の太線でマークされた単語は圧縮文に含まれている単語である．S1は，再帰ノードである．S1 に MRP の削除を適用すると，“It”,“is”, “likely”, “that” の 4 単語が削除される．これらの中には，圧縮文中の単語は含まれていないため，S1 に対してこの削除操作が適用される．この削除操作により，NP2 , PRP3 , · · · ,（ f ） MRP 上のノードのラベル（MRP の削除の場合のみ）

S1

NP2（ g ） MRP 上のノードの子ノードのラベル（MRP の削除

VP4

PRP3

AUX5Itisの場合のみ）

ADJP6（ h ） 足ノードのラベル（MRP の削除の場合のみ）

SBAR8JJ73. 4 確率的文圧縮モデル

likelyIN9S10that

この節では，圧縮文の生成確率の計算方法について述べる．

NP11VP15DT12NN13NN14MD16aMacintoshversion

will

本手法では，原文 l が圧縮文 s に圧縮される確率を，l の構文木に削除操作を適用して s の構文木が得られる確率と定義する．

VP17

AUX18

ADJP19ADVP21

be

JJ20

RB22

availablesoon

各基本単位の削除は独立であると考え，この確率を，基本単位の削除確率の積により求める．すなわち，次のように定義する．

P (s|l) =∏P (aη |η, l)η∈N

図 9 文 (5) の構文木

ここで，N は l の構文木のノードの部分集合で，削除操作が適S10用されなかったノード（＝ s の構文木に残ったノード），及びNP11DT12A

NN13VP15
NN14MD16

Macintosh version

will

削除操作が適用されたノードからなる．祖先ノードに削除操作
VP17が適用された結果として削除されたノードは含まない．aη は，

AUX18ADJP19

η に削除操作が適用されたとき 1 となり，そうでないとき 0 と

beJJ20availableなる．
このモデルに従えば，文 (5) が文 (6) に圧縮される確率は以下のように求められる．なお，簡単のため，l は省略している．

図 10

本手法によって得られる文 (6) の構文木

P (1|S1 ) P (0|S10 ) P (0|NP11 ) P (0|DT12 ) P (0|NN13 )IN9 のノードが同時に削除される．
次に，S10 は，非再帰ノードである．S10 に構成素の削除を

P (0 | NN14 ) P (0 | VP15 ) P (0 | MD16 ) P (0 | VP17 )P (0|AUX18 )P (0|ADJP19 )P (0|JJ20 )P (1|ADVP21 )適用すると，残っている 7 単語すべてが削除されるが，これらの中には，圧縮文の単語が含まれるため，S10 に対して削除操

3. 5 スコアの計算作の適用は行われない．同様の理由により NP11 から NN14

前節のモデルをもとに，各圧縮文候補 s のスコアを以下のよには構成素の削除は適用されない．
続く VP15 は再帰ノードである．VP15 に MRP の削除を適用すると，“will” が削除されるが，これは圧縮文に含まれる単語であるため，MRP の削除は適用されない．

うに計算する．

Score(s) = length(s)α · log P (s|l)
このスコアは，確率モデルを我々のモデルに置き換えた点を除MD16 から JJ20 には，構成素の削除は適用されない．非再いて，Unno らの手法と同一である．一般に，短い圧縮文の確帰ノード ADVP21 に対して構成素の削除を適用し，圧縮文に率が過剰に高くなる傾向があるため，対数確率を圧縮文の長さ含まれない “soon” を削除する．

によって正規化する必要がある．α はそのためのパラメータでこのように，S1 と ADVP21 に対して削除操作を適用することで，圧縮文の構文木が得られる（図 10 参照）．この構文木は文法的に正しい．

3. 3 最大エントロピー法による学習ある．本手法は，このスコアを最大にするような s を圧縮文として出力する．

4. 評 価 実 験

前節の方法により，コーパス中の原文と圧縮文の対において，実験と評価には Knight ら [5] が Ziﬀ-Davis コーパスから抽どのような削除操作が適用されているのかを検出した後，本手出した，原文と圧縮文の対応の取れたコーパスを使用した．原法では，削除操作適用の確率を最大エントロピー法 [1] により文と圧縮文の間で，単語の対応が一意に決定できる 943 文をト学習する．学習に使用した素性は以下の通りである．

レーニングデータとし，Knight らと同じテストデータ 32 文に（ a ） 削除操作の種類（構成素の削除，または，MRP の対して文圧縮を適用し評価を行った．

削除）

人手の評価によって，提案手法を Knight らの Noisy-channel（ b ） 注目しているノードのラベルモデルによる手法と比較した．また，再帰構造除去の純粋な有（ c ） 親ノードのラベル効性を確かめるため，本手法において再帰構造の除去を行わな（ d ） 子ノードのラベルい場合（以下，比較手法）と比較した．提案手法において，ス（ e ） 左側の兄弟ノードのラベルとそれが削除されたかどうコアを調整するためのパラメータ α は，トレーニングデータかか（構成素の削除の場合のみ）

ら無作為に抽出した 50 文に対してオープンな実験を行い，圧表 2 文圧縮の例

表 1 人手による評価の結果
圧縮率 文法性

Knight
提案手法

70.4%
50.7%

意味4.05 3.80

原文4.20 3.41

人手The user can then abort the transmission.
The user can abort the transmission said.

The user can then abort the transmission, he said.

比較手法

50.5%

2.65 2.95

Knight人手

53.3%

4.44 3.67

Unno

The user can then abort the transmission.

提案手法

The user can then abort the transmission.

原文It is likely that both companies will work on

縮率が人手による圧縮と等しくなるように定めた．その値は

α = −0.43 であった．同様に比較手法については α = −0.21

integrating multimedia with database technologies.
人手

Both companies will work on integrating multimedia

Knight

It is likely that both companies will work on

Unno

It is will work on integrating multimedia withとした．
テストデータ中の文を，比較する 4 種類の圧縮文（人手，with database technologies.
integrating.

Knight らの手法，提案手法，比較手法によるもの）と併せて，4 人の被験者に提示し，文法性と意味の保持の観点から，各圧縮文を 1 から 5 の 5 段階で評価した．被験者は，4 種類の圧縮

database technologies.
提案手法

文が，すべて異なるシステムによって自動生成されたものだと伝えられている．圧縮文の順序は，テストセットの文ごとにラwith database
原文

ンダムに並びかえた．

folders where an aliased application does not
actually reside.

法は，Knight らの手法に比べ，より良い評価を得ている．主人手reside.
Knight較手法の評価値より，再帰構造の除去の有効性を確認した．

does reside.
Unno

actually reside.

らが圧縮に失敗し，Unno らがボトムアップ手法によって成功
例は，Unno らのボトムアップ手法でも正しく圧縮できない例

A ﬁle or application statement provides a visible icon
in folders where an aliased application does not

で文圧縮の例として提示した文である．1 つ目の例は，Kightした例である．提案手法でも正しく圧縮されている．2 つ目のA similar in eﬀect to MS-DOS statement provides avisible icon in folders where an aliased application

表 2 に，人手，Kight らの手法，Unno らの手法，我々の手法による文圧縮の例を示す．これらの例文は，Unno らが文献 [9]A ﬁle or application alias provides a visible icon in
folders where an aliased application does not actually

我々の手法を上回る結果となったが，これには圧縮率の差が強く影響しており，単純な比較はできない．また，提案手法と比A ﬁle or application ”alias” similar in eﬀect to theMS-DOS path statement provides a visible icon in

実験結果を表 1 に示す．圧縮文の文法性に関して，我々の手要な意味の保持に関しては，Knight らの手法が，人手，及びBoth companies will work on integrating multimedia

提案手法

A ﬁle or application ”alias” similar in eﬀect to the
MS-DOS path statement provides a visible icon in
folders.

であるが，提案手法では，構文木の再帰構造を除去することによって，正しく圧縮を行っている．3 つ目の例では，人手による圧縮を含むすべての圧縮文が異なっているが，提案手法による圧縮が，既存の手法によるものよりも，文法性と意味の保持という観点から優れているといえる．

5. お わ り に
本稿では，構文木の再帰構造を除去することによって文圧縮を行う確率的モデルを提案した．本モデルでは，既存の手法でうまく処理できなかった付加詞，等位構造，埋め込み文などを，再帰構造の除去によって，文法的に自然な形で削除できる．
実験により，提案手法が，構成素の削除のみを行う既存の手法と比べて，文法的に正しく圧縮できることを確認した．本実
験では，提案手法の圧縮率を人手による圧縮と等しくなるように定めたが，圧縮率は意味の保持の程度にも影響を与える．その関係について調べる実験を今後実施したい．
謝辞 圧縮文コーパス，及び実験データを提供していただ
いた，南カリフォルニア大学の Kevin Knight 氏，ならびに，Daniel Marcu 氏に深く感謝いたします．

文

献[1] A.L. Berger, V.J. Della Pietra, and S.A. Della Pietra, “AMaximum Entropy Approach to Natural Language Processing, ” Computational Linguistics, vol. 22, num. 1, pp.39-71,
1996.
[2] E. Charniak, “A Maximum-Entropy-Inspired Parser, ”Proc. 6th ANLP, pp.132-139, 2000.
[3] J. Clarke, and M. Lapata, “Models for Sentence Compression: A Comparison across Domains, Training Requirements and Evaluation Measures, ” Proc. 44th ACL, pp.377384, 2006.
[4] H. Jing, “Sentence Reduction for Automatic Text Summarization, ” Proc. 6th ANLP, pp.310-315, 2000.
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[7] I. Mani, Automatic Summarization, John Benjamins, 2001.
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[9] Y. Unno, T. Ninomiya, Y. Miyao, and J. Tsujii, “Trimming
CFG Parse Trees for Sentence Compression Using Machine
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