一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
社団法人 電子情報通信学会
INFORMATIONAND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
IEICE Technical Report
NLC2021-4(2021-07)

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

複数人対話におけるトピック単位の要約データの構築とその要約
中山 友梨†

宰†塩田

嶋田 和孝†† 九州工業大学 〒820-8502 福岡県飯塚市川津 680-4
E-mail: †shimada@ai.kyutech.ac.jp
あらまし

本論文では，4 人一組の議論対話コーパスに関する新しいアノテーションデータの構築と要約手法について検証する．我々はこれまでに対話全体のまとめとしての参照要約とその参照要約に関連する発話群のアノテーショ
ンデータを公開している．しかしながら，議論のより細かい要素について要約をしたい場合，このデータセットでは十分ではなかった．そこで，トピックの切れ目をセグメントとし，セグメント単位での要約評価データの構築とそのデータを用いた要約手法の提案および比較を行う．要約ではまずセグメント内から重要発話を抽出し，その結果をまとめ上げることで抽出型と生成型の要約結果を得る．実験から，抽出型は要約の正確性の面で，生成型は読みやすさの面で有効であることが確認された．
キーワード

複数人対話コーパス，トピック単位の要約，データ構築

Corpus construction for topic-based summarization of multi-party conversation
Yuri NAKAYAMA† , Tsukasa SHIOTA† , and Kazutaka SHIMADA†† Kyushu Institute of Technology 680-4 Kawazu, Iizuka, Fukuoka 820-8502, JAPANE-mail: †shimada@ai.kyutech.ac.jp
Abstract In this paper, we report corpus construction and topic-based summarization methods for multi-party
conversation. We have already constructed reference summaries and the list of important utterances in each discussion. However, fine-grained summaries about topics in a discussion often are desired in many situations. Therefore,
we construct topic-based summaries and propose an important utterance extraction method and two summarization processes using the extracted utterances; extractive and abstractive methods. In the experiment, the extractive
method was superior in terms of “accuracy as a summary” while the readability of the abstractive method was
better.
Key words Multi-party conversation, Topic-based summarization, Summarization Corpus
実際には最終決定に関しての情報のみでなく，最終決定に至る

1. は じ め にまでの案など様々な情報についても取り逃さず要約としてまと会議とは複数人が議題について意見を交換し合う場である．

めたい場合も多い．

会議は内容を把握したい人全員が参加することが望ましいが，本研究では Kyutech コーパスを対象とし，図 1 に示すように必ずしも全員が参加できるというわけではない．会議に参加し対話全体よりも細かい粒度で形成されるセグメントを対象としていない人への情報共有のために，議事録を作成することが一た要約を行う．要約のために必要なデータセットを作成する．

般的である．しかし議事録作成を人手で行うと，多大な時間的作成したデータセットは Web 上で公開する（注 1）．

労力や，人的労力を要する．よって，議事録を自動で作成する

2. 関 連 研 究ことができれば，労力の削減を行いつつ，会議内容の共有が可

自然言語処理の分野においては古くから文書を要約するタス能であると考えられる．
会議では多くの発言がなされているため，要約に必要な発話クに関心が持たれている．Mani [3] は自動要約についての定義（以降，重要発話）を選定しなければならない．会議全体からや，要約に関する自動化手法についてまとめている．自動要約

要約をすると，最終決定に関しての情報が圧縮されて要約と手法は，抽出型要約と生成型要約の 2 種類に分類される．抽出

してまとめられることが多い．Yamamura ら [1] は参照要約を

Kyutech コーパス [2] の対話全体から作成している．しかし，（注 1）：http://www.pluto.ai.kyutech.ac.jp/~shimada/resources.html- 19 -—1—
This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
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表 1 Kyutech コーパス書き起こしデータの一部．

セグメント（トピック単位）

候補店Cについて#ID

必須

候補店Cの価格帯は高めで問題がある

A

CandX

なるほど/

先行研究の要約（Yamamura 2018）

発話と発話タグ

C

CandS

で+

顧客層についてC

CandS

ふうじんと (F この) ボノパスタ (Q)/

対象顧客は学生と若者であるとする

A

CandS

うん/

C

CandS

この二つで迷ってて/

A

CandS

C

CandZ

Vague

で (F えーっと)(?)+

C

CandZ

Vague

あっそう/

C

CandZ

結局俺はボノパスタ +

C

CandZ

これはほんともう三角/

C

CandZ

あんま変わらん/

A

CandZ

ふんふん/

C

CandY

議論全体の要約
価格帯の安さから候補店Aを採用する
こととした

追加

候補店Aについて候補店Aの価格帯は顧客層にマッチしている
本研究の対象図 1 提案手法概略図．

型要約のメリットは，原文内に出現する単語のみで要約が作成

うん/People

ただ +できるため，正しくない情報がほぼ存在しないことである．デメリットとして，原文の情報を抽出しただけでは読みづらい要
約が生成されてしまうことがあげられる．生成型要約のメリットは，抽出型要約とは対照的に読みやすい要約が生成できるということがある．近年，ニューラルネットワークに基づく多く

付与されている．各発話の最後に付与されている “+” は発話として次の発話に繋がることを意味し，“/” は 1 つの発話の終了を意味している．タグなどの詳細については紙面の都合上，[2]を参照して欲しい．

の生成型手法が提案されている [4]．デメリットは，原文の単語や言い回しを言い換えてしまうため，抽出型要約よりは原文の内容を保持できない可能性がある．

本研究では，対話全体からの要約を試みた先行研究 [1] と異なり，細かいセグメント単位での要約を目的とする．本論文では，必須タグの切り替わりをこのセグメントの切り替わりとす本研究では複数人対話の要約を行う．Xie ら [5] は会議での抽出型要約のタスクでは，文のトピックに関連した特徴量が有る．表 1 において太線がその切り替わりを意味する．Kyutech
コーパスにおける全 9 対話でセグメントは 418 個存在する．

効であることを示し，顕著性に基づいて文をリサンプリングす3. 2 セグメントごとの参照要約の作成る手法を提案した．Shang ら [6] は会議要約のための，教師無しグラフベースのフレームワークを提案しており，AMI コーパ
スと ICSI コーパスで評価を行った．Li ら [7] はビデオと音声の両方から抽象化される会議要約手法を提案しており，従来の文に関する特徴量に加えて，話者の注目度をマルチモーダル特徴量として導入していた．山村ら [8] は時間情報についての素

まず前処理として，全セグメント（418 セグメント）から対話に直接関係のない発話を意味する “Chat”，議事進行の発話を意味する “Meeting”，前後の文脈からも判断できない発話を意味する “Vague” のトピックタグのみが付与された発話からなるセグメントを取り除く．この前処理のあとに得られた 381
セグメントに対して参照要約を作成する．

性を用いた重要文抽出と，LCseg [9] を用いたテキストセグメ
ンテーションで複数人対話を要約している．本研究では関連研究を踏まえ，まず，あるトピックでまとまったセグメントに対人手での要約は作成者によって内容に差が出てしまうため，
参照要約の作成はセグメントごとに 2 人の作業者が行う．本研
究での参照要約作成のルールを以下に説明する．

して重要発話推定を行う．その結果を利用して抽出型モデルと生成型モデルの適用によって要約を作成する．

•

1 セグメントに対して 1 文または 2 文で参照要約を作成．

•

要約に含まれる内容語は，必ずセグメントの発話中に存在するものでなければならない．セグメント内に出現しない単

3. データセット構築

語や言い回しを用いて要約することは原則禁止．
本節では，複数人対話コーパスを用いたデータセットの構築•

ただし，語尾など，セグメント内にある単語だけではどついて説明する．まず，本研究で対象とする Kyutech コーパ

うしても文が完成しない場合は，セグメント内に出現しない単ス [2] と本研究での要約の単位であるセグメントについて説明

語を使用可．

する．次に，3. 2 節でセグメントごとの参照要約の作成について，3. 3 節でその参照要約とセグメント内の発話の対応付け（重要発話アノテーション）について説明する．最後にその参照要
約やアノテーション結果の一致率などを 3. 4 節で検証する．

•

要約がどうしても作成できない場合は要約無し．

参照要約を作成した例の一部を表 2 に示す．作業者が作成した参照要約を A1，A2 とする．前述のように，人手の要約は作業者によって内容にブレがあるため，A1 と A2 両方の内容を網羅

3. 1 Kyutech コーパスとセグメントするように統合したデータ M を著者が作成する．ただし，A1

Kyutech コーパスには 4 名の参加者による架空のショッピン
グモールに関する 9 つの対話が含まれている．具体的な例を表と A2 の内容がほぼ同じ場合は A1 の要約を M とした．実際に統合した例を表 3 に示す．

1 に示す．書き起こされた発話に対して，発話に対する付加的

3. 3 セグメントごとの重要発話アノテーション

なタグ（表 1 でフィラーを意味する F タグや疑問文を意味する

Q タグ）や 28 個のトピックタグ（表 1 の CandX や Vague）が次に 3. 2 節で作成したセグメント単位の参照要約とセグメン
ト内の発話の対応付け（重要発話アノテーション）を行う．よ- 20 -—2—

表 2 セグメントごとの参照要約の作成．
発話

表 4 参照要約に基づく重要発話アノテーション例．

要約

要約

発話

まずラーメンはもう +一人暮らし人口が +一人暮らしや学生が少ないし学生も +狙えないためかいぶつはない。

一人暮らしや学生がラベル

まずラーメンはもう +0

一人暮らし人口が +1

狙えないためかいぶつはない。 少ないし学生も +1

狙えんけん俺もかいぶつはないと狙えんけん俺もかいぶつはないと

思ってて/

思ってて/

(F えーっと) とりあえず +(F えーっと) とりあえず +

0

うん/

うん/

0

ふうじんとボノパスタ比較した

ふうじんとボノパスタ比較した

ときの +ふうじんとボノパスタのふうじんとボノパスタの

ときの +

うん/

良いところをまとめる。

良いところをまとめる。

1

1

うん/

0

(F その) 両方の良いところ (Q)/(F その) 両方の良いところ (Q)/

1

そうね/

そうね/

0

で+

で+

0

(L ちょっとまとめる)/(L ちょっとまとめる)/

1

いやでも、んー +いやでも、んー +

0

中学生が/

中学生が/

0

良く分からない/

良く分からない/

0

昼も/

0

(?)/

(?)/

0

(?)/

(?)/

0

要約無し

昼も/

要約無し

表 3 要約統合例．
A1

A2

表 5 参照要約評価値．

A1 と A2 A1 と M A2 と M

M

和食屋さんが不採算化直前セグメント 1

閉店する。閉店

ROUGE-1

だったため、する理由は売上だったため、

和食屋さんがが減ってしまって

和食屋さんが閉店する。

不採算化直前

閉店する。

0.921

0.662

値は 0.71）．そのため A1，A2，M それぞれに 1 人の作業者でデータを作成した．

だったため。

3. 4 データセットの検証

三人とも今はセグメント 20.596

不採算化直前

高橋さんの三人とも今は一応ボノパスタ3. 2 節で作成した参照要約と，3. 3 節で作成した重要発話デー

推しはボノパスタ

一応 ボノパスタ推しとる。高橋さん

タについて検証する．まず，著者が統合して作成した M が，A1

とは違う。

推しとる。

の推しはボノパスタと A2 を適切に統合できているか否かを確認した．具体的には，とは違う。

作成した参照要約が，それぞれどの程度一致しているかのスコり具体的には，3. 2 節で作成した A1，A2，M に対して，発話ごとに重要発話か否か（1 or 0）を付与する．以下にアノテー
ションルールを示す．

•

参照を作成するために必要だと思う発話には “1”，不必要だと思う発話には “0” のラベルを付与．

•

似た発話がある場合，発話の開始時間が早い発話を優先．

•

3. 2 節の処理で要約が作成されなかった場合は，該当セグメント内のすべての発話に “0” と付与．
アノテーションを行った例の一部を表 4 に示す．例えば，最初の要約「一人暮らしや学生が狙えないためかいぶつはない。
」に対してその右にある 4 つの発話が与えられた場合，各作業者は要約と発話を見ながら，発話が要約に必要であるか否かを判断する．この例では，セグメントの中で「一人暮らし人口が +」と「少ないし学生も +」と「狙えんけん俺もかいぶつはないと思ってて/」の発話が要約に必要であると判断できるため，この3 つの発話にラベルの “1” のラベルが付与されている．

アを ROUGE-1 [10] で算出する．
表 5 に A1，A2，M それぞれの参照要約について ROUGE-1を算出した結果を示す．表 5 の A1 と A2 における ROUGE-1の値より，A1 と A2 は作業者によって言い回しなどのブレは多少あるものの，似た要約を作成していることがわかった．また A1 と M，A2 と M についても比較を行った．A1 と M における ROUGE-1 の値が高いことから，A1 と M の参照要約
が非常に類似していることがわかる．これは，A1 と A2 を統合する際に，内容がほぼ同じ場合，A1 の要約を M とするというルールによる結果である．A1 と A2 を比較した場合よりも，それぞれを M と比較した場合の方が高くなっているため，M
は A1 と A2 を適切に統合できていると考えられる．これらの結果から，以降の実験には A1 と A2 を適切に統合できている

M を用いる．
次に先行研究である Yamamura らの要約データ [1] との比較をする．前述のように先行研究の要約データは，全体をまとめる参照要約を人間が書いた後，その参照要約に関連すると考え

事前実験として複数人に少数のセグメントへのアノテーションを依頼したところ，参照要約の作成とは異なり，作業者間での結果の不一致はほとんど発生していないことを確認した（κ

られる発話に重要発話のラベルを付与したものである．一方で，本研究での重要発話はセグメント内において同様の処理を行ったものである．対話中の全発話に対する重要発話とラベル付け- 21 -—3—

表 6 重要発話の割合．

表 7 抽出型要約例．

山村ら [1]

発話

推定

22.98

まず +

0

(D その)+

1

和食屋さんが閉店するやん/

1

された発話の割合を表 6 に示す．先行研究の重要発話の割合がうん/

0

最も低い（要約率が高い）．本研究で作成したセグメント内の重和屋さんが/0

そうそう (L 閉店して)+1で、閉店する理由は +0

先行研究が全体像を追うための要約になっているのに対し，本売り上げが減ってしまっ +1

研究のデータがトピックを踏まえた網羅性の高い要約になってて/0減ってからの/0

その (D ふさ)/

0

(D ふさ)/

0

不採算化直前だったため/

0(L 不採算化)/0(L うん)/

0

A1

A2

M

26.90 26.35 27.61

要発話は先行研究と比較して 3〜4 ％多いことになる．これは，いることを意味しており，粒度の異なる要約データになっていることが分かる．

4. 提 案 手 法
本節では本研究の提案手法である重要発話推定と，それを用要約結果（抽出）

和食屋さんが閉店するやん
そうそう売り上げが減ってしまっいた要約手法についての説明を行う．

4. 1 重要発話推定

4. 2. 1 抽出型手法

前節で述べたデータセットのうち，M を用いて，Support

この手法では，4. 1 節で推定された重要発話を時系列順に以Vector Machine (SVM) [11] で重要発話推定を行う．素性は，下のルールを適用して連結する．

徳永ら [12] の手法を参考にした．発話を SVM に入力するため•重要（“1”）と推定された発話群を重要発話群とする．

のベクトル化には以下に示す計 12 種類の素性を利用した．な•

括弧で囲まれた文字（タグ）や発話末尾の記号を除去．

お，素性を作成する際，形態素解析が必要なものに関しては•重要発話群を時系列順にすべて連結．

MeCab（注 2）を用いた．

この手法の要約例を表 7 に示す．前述のルールの通り，推定•発話の長さ：発話中の文字数に基づく素性．ただし，括の)” や末尾の “+”）削除され，結合されたものが要約結果と弧や記号は数えない．

•

ラベルが 1 となっているものが取り出され，タグなど（“(D そ

頻出単語の有無：対話内に含まれる名詞，動詞，形容詞なる．

の上位 50 単語のうち，その中の単語を発話中に含む/含まない

4. 2. 2 生成型手法の二値（1 or 0）．

生成型手法には mBART を用いる．mBART は，多言語の•特定タグの有無：“Chat” か “Vague” のタグを含む/含

大規模コーパスに Lewis ら [13] の BART を適用して学習した
ニューラル翻訳モデルである．ここで要約を単一言語内の長さ

まないの二値（1 or 0）．

•

指示詞の有無： 含む/含まないの二値（1 or 0）．

を変える翻訳と置き換える．生成型手法では，抽出型と同様に，•接続詞の有無：含む/含まないの二値（1 or 0）．

推定された重要発話からタグなどを除去し，それを時系列に連•フィラーの有無： 含む/含まないの二値（1 or 0）．

結させたものを mBART の入力とする．すなわち，抽出型手•名詞の有無：含む/含まないの二値（1 or 0）．

法の出力を mBART で長さ制約のもと整形することが生成型•

動詞の有無：含む/含まないの二値（1 or 0）．

手法となる．この手法で生成された要約例を表 8 に示す．

•

形容詞の有無：含む/含まないの二値（1 or 0）．

•

直前の発話：直前の発話に (Q) タグを含む/含まないの

表 8 に生成型手法の例を示す．重要発話（“1”）と推定されのが要約として出力されている．

二値（1 or 0）．

•

た発話そのものではなく，mBART が文章として再構成したも話者の連続：直前の発話と今の発話の話者が同じ/異な

5. 実

験

るの二値（1 or 0）．ただし，対話の 1 発話目は，必ず「話者は本節では前節で述べた提案手法の実験について説明する．1

連続していない」と処理する．
発話の出現位置：対象の発話がセグメント内で何番目につめの実験は，SVM による重要発話の推定である．この結果発言されたかものかを表す．例えば 1 番目に発言されていればは，要約処理のための入力を得るための前処理に相当する．2“1”，2 番目に発言されていれば “2” とする．

つめはその重要発話推定の結果を利用した 2 つの要約手法の結•果の検証である．

4. 2 要 約 手 法

5. 1 重要発話推定

本節では重要発話推定の結果を用いた 2 種類の要約生成手法
を説明する．まず 4. 2. 1 節で重要発話をそのまま連結させて要構築した 3 つのデータ（A1, A2, M）のうち，データ M に関し約を生成する抽出型手法について説明し，4. 2. 2 節で mBARTて重要発話推定を 9 対話交差検証（対話単位で交差検証）で行っを用いて要約を生成する生成型手法について説明する．

た．ハイパーパラメータは訓練データにおいて Grid Search で最適化を行った（表 9）．また，重要発話と非重要発話のデータ（注 2）：http://taku910.github.io/mecab/

数がアンバランスなデータセットであるため，class weight で- 22 -—4—ベースラインおよび生成型手法のための mBART のモデル

表 8 生成型要約例．
発話

推定

で+
これは (F その) 和屋も共通しててメニューが少ないってところがあるのね/

は，livedoor（注 3）の 3 行要約データ約 10000 件で学習されたも要約結果（生成）0の（注 4）を利用した．出力長のトークン数の制限は 100 とした．

1

評価は無作為にサンプリングした 100 個のセグメントに対なるほどね/

0

和屋が閉店した理由にして，3 名の被験者が行った．セグメントごとに，3 つの要約

で、基本的に +0「女性受けが悪い」（ベースライン，抽出型，生成型）それぞれに対して評価をす

和屋が +

0

との声が上がっている。

(F そのー何)+1

閉店した理由として、(F その) 閉店した理由ってのが1

やっぱり女性受けが悪い +ふんふんふん/0ってとこもあんじゃん (Q)/1

どっちかっていうと (D これ) この店
ほんと +(F そのー何) おかわりも自由だったりして、男性向けの店じゃん (Q)/
ふんふんふん/る．評価尺度は 2 つあり，1 つは要約された情報の正しさ，もう 1 つは可読性である．

メニューが少ないことがまず情報の正しさとは，元の発話の内容をどれだけ過不足なあげられているく保持できているかどうかを表す尺度である．生成した要約とベースラインについての正しさを 0〜3 の 4 段階の数値で評価

1する．

3 : 原文の内容を過不足なく正しく保持している

1

2 : 原文の内容を概ね正しく保持している

0

1 : 原文の内容をある程度保持している
0 : 原文の内容を十分に保持していない

表 9 交差検証ごとのハイパーパラメータ．
テスト

3 つの要約に対して，正しさのスコアが等しい要約が複数存在

パラメータ

データ

C

gamma

kernel

しても良いこととした．可読性とは，要約が日本語として読み20150313_C1

100.0001rbf

やすいかどうかを表す尺度である．生成した要約とベースライ

20150320_C1

10.0001

rbf

20150320_C4

100.0001

rbf

20150323_C3

10.0001

rbf

20150326_C1

10.0001rbf

3 名の被験者の数値の平均を表 11 に示す．表 12 に要約元の20150326_C2

10.0001

rbf

セグメント内の発話と 3 つの手法の出力，ある被験者が実際に20150326_C4

100

0.0001

rbf

20150327_C2

10.0001

rbf

20150327_C3

10.0001

rbf

ンについての可読性の高い順に順位付けし，1 位を 3 点，2 位を 2 点，3 位を 1 点とした．

付けた点数を示す（注 5）．
表 11 より，抽出型は正しく元の情報を含んでいることが分かる．これは要約が原文に含まれている情報のみで構成されて

表 10 重要発話推定の評価値．

いることと，5. 1 節で行った重要発話推定の再現率が高いこと

正解率

適合率 再現率F1に起因している．生成型とベースラインは生成型の手法である

0.708

0.507

0.596

ため，正しさは低くなり，可読性は高い結果となった．生成型

0.749とベースラインの違いは入力に重要発話推定を用いるかどうか
ラベルの重みを “1”:“0” = 3:1 とした．

である．したがって，生成型はベースラインと比較して，重要

重要発話推定の正解率，適合率，再現率，F1 値を表 10 に示な情報を維持した状態で可読性が向上することを予想していたす．表 10 の再現率の値から，要約作成に必要な重要発話の多が，可読性の向上はわずかであった．これは，重要発話推定でくを識別できており，その網羅性が高いことが分かる．適合率

抽出された発話群は抽出型の結果から分かるように，本来つなは 0.507 と必ずしも高くないが，重要発話推定の結果が要約生がりのない複数の発話が連続しており，不自然な入力が不自然

成の入力であることを考えると，再現率が高いことが望ましく，な要約の生成に繋がったものと考えられる．

好ましい結果であるといえる．

全体として，抽出型は情報の正しさの面で，生成型は可読

実際の推定結果ついて分析をすると，文字数の多い発話や頻性の高さの面で優れているという予測通りの結果が得られた．

出単語を含む発話は正しく推定できている傾向があった．一方可読性が高く，情報の正しさを保証するためには，Pointer-

で，発話の長さ自体は長い（文字数が多い）が，発話の内容がGenerator [15] に代用されるような原文の情報をある程度保持

ほぼ相槌のみである場合に，重要発話であると誤って推定されする枠組みの導入などが必要となる．

ている傾向があった．より高精度な重要発話推定のため，素性6. お わ り にの改良が必要だろう．また，SummaRuNNer [14] など，ニュー
ラルネットワークベースの手法の適用についても考察が必要である．

本研究では重要発話推定を用いた複数人対話の要約手法を提案した．まず，Kyutech コーパスに対してトピックごとの参照

5. 2 要 約 作 成

要約の作成と参照要約に基づく重要発話のアノテーションを

本節では 4. 2 節で生成した要約の評価を行う．重要発話推定の有効性を検証する目的で，セグメント内の全発話を mBART
によって要約する手法をベースラインとした．ただし，ベース
ラインにおいてもタグや記号を除去による前処理は行う．

（注 3）：http://www.livedoor.com/（注 4）：https://github.com/KodairaTomonori/ThreeLineSummaryDataset（注 5）：実際に被験者に提示するときには手法名の部分は削除している．

- 23 -—5—

文

表 11 正しさと可読性の評価値．
手法名

重要発話推定 要約作成法

正しさ 可読性

ベースライン

無

mBART

1.54

2.28

抽出型

有

連結

2.44

1.40

生成型

有

mBART

1.30

2.32

表 12 要約評価例．
発話内容
で+
これは (F その) 和屋も共通しててメニューが少ないってところがあるのね/
なるほどね/
で、基本的に +和屋が +(F そのー何)+(F その) 閉店した理由ってのがやっぱり女性受けが悪い +ふんふんふん/ってとこもあんじゃん (Q)/
どっちかっていうと (D これ) この店ほんと +(F そのー何) おかわりも自由だったりして、男性向けの店じゃん (Q)/
ふんふんふん/
手法名

要約内容

正しさ

可読性

2

2

3

1

2

3

和屋が閉店した理由について、筆者が考察している。女性受けが悪いことや、男性向
ベースライン

けの店であることがあげられている。閉店
した理由について、筆者は「おかわりも自由だったりして」と述べている。
これは和屋も共通しててメニューが少ないってところがあるのね閉店した理由っての抽出型がやっぱり女性受けが悪いってとこもあんじゃんどっちかっていうとこの店ほんとおかわりも自由だったりして、男性向けの店
じゃん
和屋が閉店した理由に「女性受けが悪い」

生成型との声が上がっている。閉店した理由として、メニューが少ないことがあげられている。

行った．参照要約については，2 名の作業者によるもの（A1 お
よび A2）とその 2 つを統合したもの（M）を作成した．それぞれに対して重要発話のアノテーション済みデータを構築した．
その後，作成したデータに対して，SVM による重要発話推定のモデルを構築した．得られた重要発話を入力として 2 種類の要約手法を適用し，情報の正確さ（要約前の情報を適切に含んでいる度合い）と可読性について被験者による評価を行った．
抽出型は正しさが保持されやすい一方，生成型は可読性が高くなる傾向にあることがわかった．
今後の課題として，生成型手法の情報の正確さを上げるための工夫が必要となる．また，今回はトピックタグに基づくト
ピック単位の要約を対象としたが，話者ごとの重要発話や議論の対象ごと（Kyutech コーパスでは候補店ごとなど）の要約な
ど，要約するべき対象は様々あり，これらへの対応も今後の課題である．
謝辞 本研究は科研費 20K12110 の助成を受けたものです．

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