DEIM Forum 2021 H11-5

新聞記事からのラジオ読み上げ原稿の自動生成清水嶺†酒井 哲也†† 早稲田大学基幹理工学研究科情報理工・情報通信専攻 〒 1698555 東京都新宿区大久保 341
E-mail: †rei-shimizu@akane.waseda.jp, ††tetsuyasakai@acm.org
あらまし通常，ニュースラジオ番組においては読み原稿が使用される．それは日経ラジオ社の場合でも例外ではなく，読み原稿は人の手によって作成されている．読み原稿の手動生成は，日経新聞の記事が元になっていることがほとんどであるため，特定のアルゴリズムを使用して自動生成することが可能であると考えられる．そこで本論文では，テキストセグメンテーションのアルゴリズムの一つである GraphSeg を利用した，教師なしの読み原稿自動生成アルゴリズムを提案する．実際に提案手法を実装したラジオ原稿自動生成ソフトを開発し，それを用いて生成したラジオ原稿を用いてユーザー実験を行った結果も示す．提案手法により自動生成した原稿と手動で作成したものとのside-by-side 評価を行った結果、両者には統計的有意差が認められないことが確認できた．
キーワード 自然言語処理，グラフデータ処理，テキスト分割された情報を元にした文の追加も行った．最後に，Side-By-Side

1 導入

日経ラジオでは，ラジオ NIKKEI と呼ばれるラジオニュースチャンネルを放送している [2]．通常，ニュースラジオの放送においては読み上げ用の原稿が用いられる．日経ラジオにおけるニュースコンテンツは日経新聞の記事 [1] に基づいて作成されている．本論文における試みは，日経ラジオの読み上げ原稿と日経新聞の記事間に存在する共通パターンを調べ，変換アルゴリズムを構築することで日経新聞の記事から自動的にラジオのな UI を持つ評価システムを開発し，実際に被験者に本物の読み上げ原稿と自動生成の原稿を比較して，どちらがより読み上げ原稿らしいかを判定してもらった．本実験では 12 名の被験者に実験に協力して頂き，得られたデータに対して検定を行った結果，両者には統計的有意差が見られないことが確認できた．

2 関連研究2. 1 GraphSeg

読み原稿を生成することである．本アルゴリズムを実装した自線形テキストセグメンテーションは，一つのテキストから，動変換ソフトウェアを開発することで，読み原稿を作成するコ意味の上で類似した文の塊の集合を構築する手法の一つである．

ストを大幅に削減することが可能となる．実際の新聞記事とラこれを用いて，文章の自動段落分けや自動要約を行うことが出

ジオ原稿の異なる点としては，文章の長さ，敬体常体の違いが来るため，自然言語処理や情報検索の分野では重要なトピック挙げられる. ラジオ NIKKEI の記事の場合，日経新聞の記事が元の一つである．教師なしテキストセグメンテーションのアルゴになっているケースが多く，記事のうち情報を伝えるにあたっリズムとしては，Hearst による TextTiling [4] や Kehagias らにて重要なものを選出して構成されている．新聞記事の一般的なよる動的計画法を用いた方法 [5] がある．GraphSeg と呼ばれる構成としては，前半部がニュースの概要，後半部がニュースを

テキストセグメンテーションアルゴリズムは，教師なしであり，より深く理解するための周辺知識など，副次的な情報が与えらテキスト中のすべての文間の類似度を計算し，無向グラフを構れていることが多い. このため，ラジオ原稿自動生成の問題は，築する．本アルゴリズムにおいては，類似度の計算手法として，如何にして新聞記事の前半部を抽出するかという問題に帰着さ単語ベクトルのコサイン類似度をベースとしている．S 1 ，S 2 をせることが出来る．つまり，記事を前半，後半に分けるアルゴ

文，w1 ，w2 を単語とし，v1 ，v2 を対応する単語ベクトルとすリズムを構築する必要がある．前半がニュースの概要，後半がる．ただし，A = {(w1 ，w2 )|w1 ∈ S 1 ∧ w2 ∈ S 2 } を満たす．このニュースの詳細であるという仮説に基づくならば，前半の最後とき，類似度はこの類似度は以下の式で定義される．のセンテンスと後半の最初のセンテンスでは大きく話題が転換していると言える．つまり，話題が共通している複数のセンテンスでまとまりを構築し，そのまとまり間の類似度に基づいてsr(S 1 ，S 2 ) =するにあたって，Glavaš らによる GraphSeg [7] を基としたアルcos(v1 ，v2 ) min(ic(w1 )，ic(w2 ))(1)(w1 ，w2 )∈A

さらに大きなまとまりを構築し，結果的に 2 つのまとまりが出来上がるようにすればよい．本論文では，文のまとまりを構築∑

なお，ここでの ic は自己情報量であり，以下の式で定義される．

ゴリズムを用いている．言い回しの変換は，林らによって提案されたルールベースの手法 [10] を用いた．また，ラジオ原稿とするにあたって不足している，新聞記事のメタデータから抽出

ic(w) = − log

f req(w) + 1∑|C| + w′ ∈C f req(w′ )(2)ここでの f req(w) は本文情報を含む大規模コーパス |C| が与うち，隣接するものを併合することによって構築される．併合

えられた時，w が生起する確率であるとする．しかし，上記のするセグメントを決めるにあたっては，セグメントの類似度を類似度指標は，文の長さに対してロバストではなく，文が長く元にし，あるセグメントの前後のセグメントからより類似度のなるとそれだけ値が大きくなるため，長さに関する正規化を行大きいセグメントと併合を行う．これによって構築されたセグう必要がある．正規化を行った後の類似度指標は以下の式で表

メントを小セグメントと呼ぶ．S G1 ，S G2 をそれぞれ隣接するされる．

セグメントであるとした時，セグメントの類似度 sgr は以下の(rel(S 1 ，S 2 ) =1 sr(S 1 ，S 2 ) sr(S 1 ，S 2 )+2|S 1 ||S 2 |定義により成り立つ．式中の S 1 ，S 2 は，それぞれセグメント)

S G1 ，S G2 に含まれる文を指す．
(3)

類似度がハイパーパラメータとして与えられる閾値を超えてsgr(S G1 ，S G2 ) =いる場合は文がかなり類似している，としてノード間にエッジを貼る．このようにしてグラフを構築した後，グラフ中の最大1|S G1 ||S G2 |∑rel(S 1 ，S 2 )(4)

S 1 ∈S G1 ，S 2 ∈S G2

なお，ここでの rel は，3 を指す．

クリークを求める．グラフ中の最大クリークというのは，任意の 2 ノード間にエッジが貼られているノードの集合のうち最大2. 2 言い回しの変換のものを指す．任意の 2 ノードにエッジが貼られているという

一般に，文字を媒体として情報を伝達する新聞記事と，音声ことは，最大クリークに含まれている文はすべてかなり類似しを媒体として情報を伝達するのに利用されるラジオ読み上げ原ている．つまり，何らかのトピックを持っていると判断するこ稿は，語彙や言い回しが異なる．これは日経新聞の記事とラジとが出来る．最大クリーク問題は NP 困難であり，多項式時間

オ NIKKEI の読み上げ原稿においても例外ではなく，読み上げで計算するアルゴリズムは見つかっていない．ここでは，最大原稿の自動生成に際して，言い回しの変換を要求される．言いクリークを求めるアルゴリズムとして Bron-Kerbosch アルゴリ

回しの変換はルールベースで行うことができ，その変換規則はズム [6] を用いている．最大クリークの構築後，最大クリーク

林らによって提案されている [10]．

集合の中から，文章内で文が隣接しているものを抽出し，初期セグメントとする．初期セグメントの生成手順を図 1 に示す．
図中の数字は，文章の中における文の位置を指している．例えば，1 であれば 1 番目の文である．

3 提案手法3. 1 ラジオ読み上げ原稿の生成手順
生成手順は以下のようになる．
（ 1 ） 文章を句点で分割．ここで分割された単位を文とする（ 2 ） すべての文間の類似度を計算する（ 3 ） グラフ閾値の計算，無向グラフの構築

図 1 初期セグメントの生成（ 4 ） GraphSeg によるセグメントの生成（ 5 ） セグメント数が 2 つになるように生成されたセグメン

次に，構築された初期セグメントの併合を行う．ここでは隣トを併合する

接するセグメントの併合しか行わないが，あるセグメントに含（ 6 ） 言い回しの変換まれている文が最大クリークに含まれており，その最大クリー（ 7 ） 欠損情報の補完

クに含まれている他のノードがあるセグメントに隣接するセグ

文間の類似度の計算においては，Word2Vec [8] モデルをベースメントの中に含まれている時のみ併合を行う．この操作を経てとした類似度指標を用いるが，ここでは Word2Vec モデルとし構築されたセグメントを併合セグメントと呼ぶ．併合セグメンて，10 年分の日経新聞記事から学習したものを用いた．また，

トの生成を図 2 に示す.

GraphSeg で使用する自己情報量を計算するために，KNB コー
パス [9] を用いた．KNB コーパスは，構文・照応・評価情報つきのブログコーパスである．

3. 2 GraphSeg の改良
GraphSeg は無向グラフを構築する際ノード間のエッジを張るか張らないかの閾値は，ハイパーパラメータとする．実際に適
図 2 MergedSegment の生成

当に閾値を与え，新聞記事に対してテキストセグメンテーションを実行すると，ある新聞記事では最大クリークが求まらな

本アルゴリズムではハイパーパラメータとして，生成されるかったり，適切なセグメントが得られない場合があった．グラセグメントの最小サイズが与えられる．次に，含まれる任意のフを構築する際の類似度を調べてみると，記事によって類似度セグメントが最小サイズよりも大きくなるようなセグメントをの分布が異なっていることが分かった．つまり，ある記事では構築する．ここでも，併合セグメントに含まれるセグメントのほとんどのノード間のエッジが貼られるが，他の記事ではノード間にほとんどエッジが貼られなくなるといった問題が発生す元になったニュースからその変換パターンを抽出し，パターンる．そのため，記事によってグラフのエッジの閾値を自動で決に沿った変換を行うようにした．

定する仕組みが必要となる．提案手法では，記事のすべての文の類似度を計算した後に，類似度の中央値を取るように設定した．中央値を取ることで，任意の新聞記事に対して全結合グラフやノードが貼られないグラフが構築されることはなくなる．
また，GraphSeg においては，最終的に構築されるセグメントの数を指定する機構が存在しない．つまり，最終的に構築されるセグメントの数が 2 つである必要がある本実験に適していない．そこで，提案手法においては，小セグメントが構築された後に，指定されたセグメントの数になるまで併合し続けるようにアルゴリズムを拡張した. ここで併合するか否かを決定する
閾値は 4 を用いる．つまり，与えられたセグメントに対し，あるセグメントの前後に隣接しているセグメントとの類似度を計算した後，類似度が最も大きくなっているセグメント間を併合する．これを指定した数になるまで繰り返す.

4 評

価4. 1 実 験 設 定
本実験の評価は，ラジオ NIKKEI の読み原稿の作成に関わっていないユーザーを対象として行った．期間は 2 週間を設定し，12 人の日本経済新聞社の社員に協力して頂いた．実験の実行にあたって，50 件の自動生成の原稿を作成した．評価方法としては，人手によって作成したラジオ読み上げ原稿と，自動生成の読み上げ原稿を比較してもらい，どちらがより読み原稿として適しているかを判定してもらうというものであった．評価
システムは Side-By-Side な UI を持ち，それぞれの記事が隣接するようになっている．
どちらが自動生成でどちらが人手なのかを悟られることを防ぐため，設問ごとにランダムに左右を入れ替えるような実装を3. 3 欠損情報の補完行った．評価用アプリケーションはブラウザ上で動作するシン

ラジオ読み上げ原稿においては，リスナーがより情報を正確グルページアプリケーションであり，サーバーサイドの API でに理解することを促進するため，特殊な文が挿入されている．

データを収集し分析するような実装とした．実際の評価システ

例えば，ニュースが海外からのニュースであった場合，ラジオムの UI を以下の図 3 に示す．

読み上げ原稿では冒頭にニュースが得られた地点に関する情報が読み上げられることになる．例を表 1 に示す．この場合は，ニュースがニューヨークから得られた場合，「ニューヨークからのニュースです。」といった文が読み上げ原稿の冒頭に挿入される．一般に，新聞記事にはメタデータが付随している．特に，ニュースが得られた地点に関しては，記事の冒頭の【】で囲まれた位置に位置に関する情報が記載されている．提案手法においては，この【】で囲まれた情報から地点を抽出し，読み上げ原稿構築時に位置情報に関する文を挿入している．
表 1 ニューヨークから配信されたニュースの元になった記事の冒頭部とラジオ読み上げ原稿の冒頭の比較
ラジオ読み上げ原稿
ニューヨークからのニュースです。8 日のアメリカ株式市場でダウ工業株 30 種平均は 3 日続落し、 前の日に比べて 63 ドル 27 セン
ト安い 2 万 5106 ドル 26 セントで終えました。 ....
図 3 評価システムの UI
元記事【ＮＱＮニューヨーク＝川内資子】８日の米株式市場でダウ工業株

30 種平均は３日続落し、 前日比 63 ドル 27 セント安の２万 5106ドル 26 セント（速報値）で終えた。 ....

4. 2 実 験 結 果
結果は以下のようになった．横軸を記事番号，縦軸を人数とした帯グラフを図 4 に示す．図 4 は，それぞれの記事データに対して，自動生成の読み上げ原稿と，人手によって作成された記事の中には，記事に記載されている位置情報と，ラジオ読読み上げ原稿の比較を行った結果となっている．つまり，「どみ上げ原稿に挿入される位置情報に関する表現が異なっており，ちらの記事がよりラジオ読み上げ原稿として優れているか」の直接文を作って挿入できない場合も存在する．例えば，上記の判定を行った結果である，

例の場合はそのまま位置情報を抽出すると，位置情報が「NQN提案手法により生成した原稿と人手により作成した原稿とのニューヨーク」となるが，実際に読み上げ原稿とするためには，差を調べるために，有意水準 5%におけるランダム化検定 [10]「ニューヨーク」に変換されなければならない．そのため，提案を行った．その帰無仮説は「自動生成した原稿と人手による原手法では，事前に与えられた人手によるラジオ読み上げ原稿と，稿は同じ方法により得られたものである」となる．トライアル

果を図 6 に示す．

図 4 ユーザー実験の結果

図 6 「人手によって作成したもののほうが優れている」と判断した人の割合数は 10000 で行った．ランダム化検定の図を図 5 に示す．行のセルの数は読み上げ原稿として適切であると判断した人数を

図 6 によると，多くの記事において，「人手によって作成した表している． xi は i 番目の記事について，提案手法が優れていもののほうが優れている」と判断した人の割合が 5 割前後であると判断した人数であり，yi は i 番目の記事について，人手にることが分かる．つまり，多くの記事において，どちらが優れよって作成されたものが優れていると判断した人数である．ているかを明確に判定できなかったという事が分かる．原因としては，今回のユーザー実験では，多くのデータが取れなかった他，「どちらがよりラジオ読み上げ原稿として優れているか」といった曖昧な実験設定ししていたためこのような結果になったのではないかと考える．「優れている」というのは曖昧であり，優れていると明確に判断できる基準が被験者にはないため，このような結果になったのではないかと思われる．従って，信図 5 ランダム化検定

頼性の高いデータを得るには，より具体的な問題設定を行う必要があると考える．

得られた p 値は 0.0906 であった．これにより帰無仮説が棄却できない事が分かり，勝ち負けについて統計的な有意差がな

5. 2 生成された文章についていという事が分かった．つまり，提案手法により生成した原稿生成には成功しているものの，文章が崩れているため直接ラは，人手のものには及ばないものの、統計的には遜色ないといジオ読み上げ原稿として利用できないケースがある．その一例

う結果が得られた．

を表 2 に示す.「米連邦準備理事会の利下げに追随し、下押し圧力が強まる経済をます。
」のように，文末が壊れており，明らか

4. 3 得られたデータの信頼性検証に言い回しの変換に失敗している箇所が存在する．形態素解析

評価者によって得られた評価結果が信頼できるものかどうかを行うと，「支える」という動詞が得られるが，この「支える」を検証するため， Krippendorﬀ のアルファ係数 [12] を用いた．

がこれ以上分解出来ないため，現在の実装ではうまく変換する

この指標は，2 人以上の評価者に対して適用することが出来る．

ことが出来ない．つまり，「支える」から「支え」という単語をKrippendorﬀ のアルファ係数においては，比例尺度，間隔，順抽出し，「る」を「ます」に変換するような仕組みが必要である

序，名義尺度のいずれかで計算することができる．本実験ではことが分かる．このようなパターンはいくつも存在するため，名義尺度を用いた．実際の計算には R 言語の irr パッケージをこのような場合に対応できるようにシステムを改良する必要が用いた．結果，得られた値は −0.0254 となった．つまり，被験ある．

者による評価に関する意見は分かれていると言える．そのため，データの信頼性については保証出来ない．

5 考

察

6 結論

本研究では，新聞記事からラジオ読み上げ用原稿を自動生成することを試みた．システムを開発し，ユーザーに実際の読み5. 1 データの信頼性

上げ原稿と自動生成の原稿の比較をしてもらった．その結果．

Krippendorﬀ のアルファ係数を用いてデータの信頼性を計算

自動生成のものは統計的には実際のものと比べて遜色ないことしたところ，被験者の意見は分かれており，信頼性は低いことが分かった．ただ，考察においても述べたように，細かい部分が分かった．各記事とその記事に対して「人手によって作成しに対応出来てないケースがあるため，完全自動化というわけにたもののほうが優れている」と判断した人の割合を分析した結は行かないのが現状である．今後の課題としては，完全自動化

表 2 自動生成に失敗した文章
北京からのニュースです。中国人民銀行は 20 日、事実上の政策金利である最優遇貸出金利の１年物をいまの 4.25 ％から 4.2 ％に下げると発表しました。 0.05 ％の小幅な利下げとなります。米連邦準備理事会の利下げに追随し、下押し圧力が強まる経済をます。Ｌ
ＰＲは毎月 20 日に発表し、 最も信用度が高い企業に適用する貸出金利との位置づけ。形骸化していた以前のＬＰＲを衣替えし、８月から新たに公表を始めました。

を実現出来るようにするために，自動対応出来ないケースに対応する必要がある．システム自体は，このような変換規則を設定ファイルに記述して動作出来るような設計になっているため，変換に失敗している箇所を目視で発見し，手動で設定ファイルに追加し，ルールを蓄積すれば完全に近い自動化が実現出来るようになるのではないかと考える.

7 謝辞

論文を細部に渡って添削して頂いた河東宗佑先輩，提案手法に関して様々な意見をくださった諸先輩方，そして実験に協力していただいたり記事データを提供していただいた日本経済新聞社の皆様，並びにラジオの読み上げ原稿のデータを提供していただいた日経ラジオ社の皆様に多大なるお礼を申し上げます.

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