DEIM Forum 2016 E8-4

潜在意味解析を用いた新聞記事の見出し生成
Estimating Headlines Using Latent Semanics
奥村 直也†

三浦 孝夫†† 法政大学理工学研究科 〒 184–8584 東京都小金井市梶野町 3-7-2
E-mail: †naoya.okumura.7s@stu.hosei.ac.jp, ††miurat@hosei.ac.jp
あらまし

本研究では，新聞記事の見出し生成手法を提案する．新聞記事の見出しは，特徴的な表現（用語や言い回し）で記述されていることが多い．従来手法では，記事本文からのキーワード抽出やパターン抽出手法が提案されている．しかし，特徴的な表現を考慮することができないという問題がある．本研究では記事内容の空間と見出し表現の空間を分け，類似した記事は類似した見出しが対応すると仮定して，その対応を考察する．潜在意味解析を利用することにより，類似した記事を選択し，その記事の見出しの類似性を与える．
キーワード

潜在意味解析, 見出し生成

1. ま え が き
近年，インターネットで電子書籍や新聞記事が容易に入手できるが，何ら処理されることなく流れ去っていることが多い．

頻度 TF (Term Frequency) や TF・IDF (Inverse Document

Frequency) などの重みを特徴量として表現するモデルである．
潜在意味解析は，文書集合とその文書に含まれる単語を潜在意
味の集合で表現する方法である．

これらの情報には内容を表した見出しが付与されている．見出

BagOfWords モデルは文書全体を表現し，潜在意味解析は文

しは，記事本文の特徴を表現したものである．そのため，記事書の主張を表現している点で異なる．さらに，BagOfWords モ

本文の要約とは違い，記事の見出しには，特徴的な表現（またデルでは，類義語や同義語などの類似した語を区別することがは単語）で記述されていることが多い．

できない．

しかし，こういった見出し表現を抽出することは困難である．

潜在意味解析は，単語の概念として潜在意味を用いるため，情報検索や機械学習分野での従来手法では，記事からの発生頻潜在意味が類似していれば，類義語や同義語を区別することが度・共起性・エントロピに基づくキーワード抽出や，決められできる．これらの BagOfWords モデルや潜在意味表現などのた品詞・名詞の並びのパターンに基づくパターン抽出手法が提個々の特徴量を１つのまとまった表現をするために，ベクトル

案されている．これらの手法では，要約にはなるが，特徴的な空間モデルが用いられる．

表現を得ることが難しく，一方で内容の類似性を判定する必要

2. 2 見出しの表現がある．

記事の見出しは，本文とは違い，明確な構文形式を持たず，本研究では，類似した記事内容は類似した見出し表現がなさ

特徴的な表現（単語や言い回し）で記述されている．見出しをれていると仮定する．記事内容の類似性を推定するために，潜生成するために，キーワードや要約として文章を抽出する手法

在意味解析 Latent Semantic Analysis (LSA) を利用する．潜があるが，記事内の文章を引用することは少ない．例えば，（

在意味解析とは，文書集合とその文書に含まれる単語の共起性

ファイル：きづなの質問「与党枠で」 ）という見出しで，記にもとづいて潜在意味を抽出し，各単語を潜在意味のベクトル

事本文が以下のようになっている．

で表現し，その関係を分析する技術である．本研究では，潜在

本文：（自民党の岸田文雄国対委員長は３０日，民主党に離党

意味解析を利用して，類似した新聞記事を選択し，その類似し届を出した９議員でつくる新党きづなについて，「野党枠で（質た記事の見出しを使用することで新たな見出しを生成する．2

問する）というのは遠慮したい」として，衆院予算委員会での章では記事内容の表現と見出しの表現の概要を述べ，3 章では

質問時間の配分にあたっては与党の持ち時間を割り振るよう，

本文検索についてを述べる．4 章では特徴語抽出についてを述民主党の城島光力国対委員長に申し入れた．
）

べる．5 章では実験を行い，得られた結果に関する考察を述べ，

6 章を結論とする．

2. 記事内容の表現と見出しの表現

キーワードとして単語（きづな，与党，質問 など）は抽出
できるが，見出し表現には類似しない．そのため，記事からではなく，記事の見出しから見出し表現を抽出しなければならない．

2. 1 記事の表現

2. 3 潜在意味抽出

記事本文を検索や解析するためには，単語による表現方法

潜在意味解析の基本となる主成分分析 (PCA) は，データとである BagOfWords モデルと潜在意味解析が用いられている．

なる文書の見方を変えて主成分と呼ばれる特徴的部分（意味単BagOfWords モデルは，単語を特徴量の集合とみなし，出現位）で表現したものである．主成分分析では，主成分で物事を考えると特徴が浮き彫りになっているため，理解がしやすくなび」や「名詞のみの並び」などのことを表している．これによる点が重要である．この利点を受け継いるものが潜在意味解析

り，キーワードや特徴的な並びのフレーズを抽出することがでである．潜在意味解析では，主成分を潜在意味と呼び，2 項のきる．見出しに出現する（代名詞や軽動詞を除いた）自立語は

軸（単語，記事）に対してそれぞれの潜在意味（主成分）で表

すべて特徴語とする．特徴語 X の前 4 個，後 4 個以下の自立

現することができる．これらの潜在意味は，ベクトル表現によ

語列 をパターン EX(X) とし，EX(W ) の間に含まれるすべ

り，１つの特徴量として表現することができる．

ての語 W を特徴語とする．抽出された中から，名詞のみを特徴語として扱う．新しく特徴語に加えられた単語を含め，新た

3. 本 文 検 索にパターンを探し，特徴語をさらに抽出する．以降この繰り返記事は本文と見出しからなる．記事の見出しを推定するには，

しが，新たな特徴語が抽出できなくなった時点で終了する．

他の見出しを利用する．類似した記事は，類似した見出しを持

具体的な例として，表 1 の記事について考える．head(W)つと考えられるため，類似記事の検索を行う．記事類似性を判を特徴語として抽出する．表 1 の head(W) の単語が抽出で定するために，潜在意味解析を用いる．見出しなし未知記事にき， char(W) に加える．次に char(W) からパターンを探す．

対して推定を行う．

表 1 のパターンが存在する．このパターンに当てはまる単語

本文検索は以下のように示す．未知記事 q：1 件と見出しありを抽出する．この単語 (ダルビッシュ) 以外にパターンに当て

既知記事：k 件 (k > 1) を準備する．潜在意味解析を行うため

はまる単語は，body(EX(W)) の単語（投手）である．これをに，既知記事集合 D に対して特異値分解（SVD）を行う．特char(W) に加える．以降， char(W) から新たなパターンを抽

異値分解は，潜在意味で表現された単語・単語行列 U ，単語と出し， body(EX(W)) を推定する．body(EX(W)) が新たな単文書の潜在意味行列 S ，潜在意味で表現された文書・文書 V に語を得られなければ終了となる．表 1 から最終的に得られた特分解できる．単語・文書行列 D の特異値分解は，以下の式で表徴語 char(W) は，単語（絶対，エース，ダルビッシュ，チー

される．

ム，チャンス，シーズン，判断，日本ハム，投手）である．

D =U ×S×Vt

次に質問記事 q を検索するために，潜在意味空間へ射影する．
潜在意味空間へ射影すると以下の式になる．

q t U (S −1 )t
射影した q と既知記事集合のそれぞれの文書を潜在意味で表現された V を検索する．行列内のすべての記事と類似度を計算する．射影した q と V の中の文書 i の類似度は以下のように定義される．
t−1 t(q U (S) ,Vi )cos θi = |qt U (S −1 )t ||V |表 1 特徴語抽出の例題
本文
絶対的なエースとして君臨してきたダルビッシュがチームを離れる見込みだが、「のチームにもチャンスが生まれてくるシーズン。どうやって生かすか、一つの判が大事になる。そこだけは間違わないようにしたい」と意気込んだ。エースとして臨してきた投手がチームを離れるのは、日本ハムとしても大きな痛手になる。
head(W)絶対，エース，ダルビッシュ，チーム，チャンス，シーズン，判断，日本ハム
パターン
エース，君臨する，（ダルビッシュ），チーム，離れるbody(EX(W))
投手
char(W)絶対，エース，ダルビッシュ，チーム，チャンス，シーズン，判断，日本ハム，投手i

類似度の高い順に q の候補記事として抽出できる．候補記事の見出しが q の見出し候補となる．

5. 実

4. 特徴語抽出験

本稿は実験環境と評価方法を述べ，実験により得られた結果

見出しは記事の内容を特徴付ける表現であるから，その自立を示す．得られた結果に関する考察を述べる．本研究では，本語はすべて（記事の）特徴語である．見出しは特徴語の配置を

文検索と特徴語抽出の二つの実験を行う．本文検索では，選択扱う枠組であるとみなせば，本文には特徴語を述べる表現を含した見出しが正解見出しと類似しているものを選択できたか検

むであろう．逆に，そのような表現は記事を表す新たな特徴語

討する．特徴語抽出では，記事に合った特徴語を抽出できたかを定義している．この考え方に基づけば，特徴語 W は見出しと特徴語として正しいかを検討する．

に出現するか，本文内で定義され，本文内で定義される語は記

5. 1 実験環境と評価(1) 見

実験に使用するコーパスは，毎日新聞記事データ集 2012 よ出しに生じる自立語, (2) 本文に定義されている自立語, のいず

り 1 月から 6 月分の半年分の記事 17615 件を用いる．質問記

れかであると仮定する：

事として，全体の新聞記事 17615 件から記事 1761 件を使用す事を特徴付ける可能性が高い．特徴語 W は, 従ってchar(W ) ← head(W )char(W ) ← body(EX(W ))る．形態素解析ソフト Mecab を用いて，形態素解析を行い，文書毎に名詞を抽出する．学習に使用した記事の見出しから抽出できた名詞は 12197 語である．ベースラインは，特徴語抽出では，質問記事の名詞を出現頻度 TF で表現し，ランキングを取式 body(EX(W )) は W が n-gram EX(Y ) の位置 Y に出現する語であることを示す．逆に特徴語 W がこのような出現り，特徴語を抽出を行う．本文検索では，すべての記事を TFで表現し，余弦類似度を取り，本文を検索する．

パターン EX(Y )，Y = W を有すれば，この式により新たな特本文検索と特徴語抽出の実験についてそれぞれ行う．本文検徴語を産む可能性がある．本稿では，パターンとは，「単語の並索では，選択した見出しが正解見出しと類似しているものを選択できたか検討する．正解見出しは，質問記事に対して，本来らに，ランキング 30 件までで 26.93%(=79.09-52.16) の向上がのコーパスなしで存在している見出しをこの質問の「正解」と見られる．また提案手法が劣っている場合，表 5 の結果から，いう．
（1）質問記事に正解見出しを用意し，質問記事と類似する

ランキング 20 件までの提案手法が 0 件，ベースラインが 0 件

記事を選択する．提案手法では，質問記事を潜在意味ベクトルと正解する見出しが存在しない．主な理由は，この質問記事がに変え，潜在意味解析を用いて記事を選択する．選択する記事

社説の記事なので，本文に特徴語がほとんど現れず，他の社説を潜在意味ベクトルによる余弦類似度で上位 10，20，30，40，

記事も同様に特徴的でないためと考えられる．

50 件まで抽出する．その選択した記事の見出し (50 件) と正解

特徴語抽出は、再現率・適合率ともに提案手法が優れてい見出しに生じる自立語が，余弦類似度で 30%以上のものが 1 件

る．表 6 をみると，正解見出しに生じる 8 単語（ヤング，フェでも上位 10，20，30，40，50 件までに含まれていれば正解とスティバル，千葉，絆，地域，人，たち，交流）中の抽出できする．質問記事それぞれに対して同様に行い，質問記事全体がた特徴語 17 単語が選ばれ，適合率は 35.3%(6/17)，再現率はどれだけ上位 10，20，30，40，50 件で正解したかを適合率と75.0%(6/8) となる．特徴語は，固有名詞として抽出した単語して調べる．

（千葉，ヤング），他の見出し語を利用される抽出される単語

特徴語抽出では，見出しに合った特徴語を抽出できたかと特（県

交流，青少年，グルメ，コーナー，町，人, ヤング，フェ徴語として正しいかを検討する．
（2）質問記事に対して，本文

スティバル，昨年，企画，高，たち，入場），パターンを利用し中に含まれる特徴語を抽出する．このとき，これは見出しに生て抽出される単語（協会）で構成される．正解として大きく影じていれば正しい特徴語とし，本文中に生じる特徴語で見出し

響与えているものが，他の見出し語を利用して抽出される単語に生じている割合を適合率という．
（3）質問記事の見出しに生である．元々見出し語として他の見出しに選ばれている分，類じる特徴語すべてが，その本文中に特徴語として生じている割似した内容の記事が記事集合にあると大きく影響が出る．記事

合を再現率という．本論文では，特徴語の適合率・再現率を評

固有の単語を抽出するために固有名詞を抽出した結果，頻度の価対象とする．

高い固有名詞は，見出し語に含まれやすいのではないかと考え5. 2 実 験 結 果

られる．固有名詞として抽出される単語（千葉，ヤング）は頻

見出し推定で得られた結果を表 2 に示す．

度 2 回以上出現している単語である．他の例では，表 7 をみる

表2

見出し推定の適合率（1）

ランキング
10
20
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40
50

提案手法
29.04
56.79
79.09
90.32
92.31

TF
21.43
41.28
52.16
67.33
72.12

と，正解見出しに生じる 15 単語，見出し抽出できた特徴語が27 単語選ばれ，適合率は 25.9%(7/27)，再現率は 46.7%(7/15)となる．
特徴語の劣っている適合率と再現率の例は以下となる．表 8
では見出しの特徴語が 6 単語（視聴，室，湯けむり，スナイ
パー，お正月，ＳＰ)，抽出できた特徴語は 3 単語 (屋, さん, ワ

特徴語抽出で得られた結果を表 3 に示す．
表 3 特徴語抽出の適合率（2）と再現率（3）
適合率
再現率

提案手法
57.37
提案手法
62.41

TF
40.19
TF
52.81

本文検索の場合，適合率を求めると表 2 のようになり，提案ケ) である．適合率と再現率ともに 0%となる．他の例では，表9 では見出しの特徴語が 10 単語 (シンポジウム，作家，越境，テーマ，日本，大，リービ，英雄，さん，基調，講演)，抽出できた特徴語は 6 単語 (者, 日本語, 教授, 作家, 賞, 受賞, シンポジウム) である．適合率 28.6%と再現率 20.0%となる．

6. 結

論

手法と TF を比べると最大 26.93%の向上が見られる．特徴語

本稿では，潜在意味解析を用い，類似した本文を選択し，そ抽出の場合，まず，抽出できた特徴語 10 と抽出できたパターンの記事の見出しを利用することで新たな見出し推定を提案し11 が示してある．抽出できた特徴語では，頻度 2 と頻度 3 のた．実験では，提案手法として本文検索と特徴語抽出を行った

みで 96.7%，抽出できたパターンでは，頻度 2 と頻度 3 のみでが，両方共にベースラインに優る結果となり，見出しと特徴語

99.7%を占めている．さらに，適合率を求めると表 3 のようにを組み合わせることにより，適合する見出しを提示できた．まなり，提案手法と TF を比べると 17.18%の向上が見られ，再た，提案手法で本文検索の結果が最も 30 件までの検索の場合，現率は 9.6%の向上が見られる．

向上率 17.18%と高く，潜在意味解析により選択された見出し

5. 3 考察

表 2 より，本文検索では，適合率を比較すると，ランキング

が正解の見出しと類似していた．特徴語抽出の結果が，適合率が 16.83%，再現率が 9.6%の向上が見られた．

10，20，30，40，50 件まで選択した見出しの適合率はベースラインよりも提案手法がすべて優る結果となり，的確に本文検索を行えていると考えられる．提案手法が優っている場合，表4 の結果から，ランキング 15 件までの提案手法が 12 件，ベー
スラインが 1 件と正解数も多く，最大適合率 80%となる．これは、潜在意味で検索行う方が優れていることを示している．さ文

献[1] Das, D. and Martins, A.F.T: A Survey on Automatic Text
Summarization Tech. Report, Univ. of Duisburg-Essen,
2007[2] Kleinbaum, D.G. and Klein, M. : Logistic Regression:
A Self-Learning Text (Statistics for Biology and Health),表 4 見出し推定の正解例
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正解見出し； ブックウオッチング：インフォメーション 早読みシートで読書を楽しむ
提案手法から選択された見出し
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提案手法により抽出された特徴語
こと, スピード, 本, 時間, 発売, 学習
ベースラインから選択された見出し
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今週の本棚・情報：『日本政党史論』を復刊
今週の本棚・本と人：『こども東北学』 著者・山内明美さん
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今週の本棚・ＭＡＧＡＺＩＮＥ：『住む。 ｓｕｍｕ』２０１２年冬号
今週の本棚・ＭＡＧＡＺＩＮＥ：『真夜中 Ｎｏ．１５』
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今週の本棚：第１０回毎日書評賞の贈呈式 海部宣男さん、喜びの声代読でベースラインにより抽出された特徴語
ＢＲＬＭ, スピード, 本, こと, 時間, 好き

Springer-Verlag, 2010[3] 奥村 学, 難波 英嗣: テキスト自動要約 (知の科学)[4] NICT Information Analysis Laboratory, National Instituteof Information and Communications Technology, Japanese
WordNet, http://nlpwww.nict.go.jp/wn-ja/index.en.html[5] 大澤 幸生, ベネソン ネルス E, 谷内田 正彦: KeyGraph : 語の共起グラフの分割・統合によるキーワード抽出[6] Pedersen, T., Patwardhan, S., and Michelizzi, J. (2004,
May). WordNet:: Similarity: measuring the relatedness ofconcepts. In Demonstration Papers at HLT-NAACL 2004
(pp. 38-41). Association for Computational Linguistics[7] Popescul, A. and Ungar, L.H.: Automatic Labeling of Document Clusters, KDD-2000

正解
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正解
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[8] Saranyamol, C.S. and Sindhu, L.: A Survey on Automatic
Text Summarization International Journal of Computer Science and Information Technologies (IJCSIT), Vol. 5 (6),2014, pp. 7889-7893[9] Yuen-Hsien Tseng, Chi-Jen Lin, Hsiu-Han Chen, Yu-I Lin:
Toward Generic Title Generation for Clustered Documents,
Third Asia Information Retrieval Symposium, AIRS 2006,
Singapore, October 16-18, 2006, pp.145-157

表 5 見出し推定の不正解例
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正解見出し； 正解見出し：社説：２０１２・激動の年 復興へ本格的な歩みを提案手法から選択された見出し
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ファイル：モンゴル軍訓練施設視察−−一川防衛相
北朝鮮：ミサイル発射予告 田中防衛相、米と協調確認へ
社説：東京スカイツリー 都市を考える新名所に提案手法により抽出された特徴語
温暖, 使用, 大量, 的, 者, 送電, 高台, サイクル, 県, 中間, 停止, 大手, 電力, 対策, 事故,
年間, 化, 分離, 自治体, 稼働, 全国, 住宅, 供給, 計画, 被災, 地域, 性, 住民, 中, 地, 原発,
価格, 網, 経済, 汚染, 負担, よう, 再生, 燃料, 核, 制度, 安定, 費, 促進, 福島, 移転, 道筋,
発送, 先月, 立地, 課題, 事業, 最終, 量, 発電, 必要, 依存, 染, 新規, 料金, 避難, 問題, 以外,
難題, 責任, 帰還, エネルギー, 可能, 除, 参入, 処理, 処分, 確保, 電気, 区域, 特区, 声,設置, 解除, 生活, こと, 復興, 年, 安全, 仮設, 貯蔵, 被害, 基本, 政策,
ベースラインから選択された見出し
みんなの広場：役に立たなかった２０００円札＝無職・十河隆夫・７０
税と社会保障：一体改革 民主、法案反対で除籍例なし
ファイル：自民、民主とは政策連携で
主な選挙：６月の主な選挙結果
社説：認知症と福祉 地域の受け皿なければみんなの広場：今夏は原発不要を実証しよう＝無職・濱崎和子・７７
社説：視点・「仮の町」構想 ニュータウン方式は疑問＝論説委員・人羅格
社説：年寄名跡問題 未来の角界担える人を
社説：リオプラス２０ 緑の経済へと進めよう
みんなの広場：カカオ生産地の子供に思いを＝大学生・末次志穂・１９
みんなの広場：家での散髪も味があるが…＝理容師・服部直記・６４
みんなの広場：水俣病と原発事故は似た構図＝無職・鷺柳一・６５
みんなの広場：自分を叱ることができるか＝フリーター・大六野隼朋・２４
社告：アートフェス 現代美術を身近に−−来月１４日から、兵庫・尼崎 【大阪】
社告：農コン入賞者の生産物を産直で−−スポニチプラザ大阪 【大阪】
社告：西日本選抜学生相撲大会 技と力が激突−−来月８日・堺市 【大阪】社告：
「ごんぎつねの世界」展 南吉の愛と悲しみ−−堺市立東文化会館 【大阪】
ファイル：深谷元通産相、引退表明
ファイル：オスプレイ配備、撤回要求
社告：世界遺産ヴェネツィア展 華麗な歴史、魅惑の芸術 前売り券発売中−−京都文化博物館 【大阪】
首相日々：２２日
社説：原子力基本法 「安全保障目的」は不要
自民党総裁選：林氏、改めて出馬意欲−−名古屋で講演
松田喬和の首相番日誌：小沢元代表の純化路線
社説：延長国会 与野党は７９日を生かせ
ファイル：官房長官が体調不良
税と社会保障：一体改革審議 民自公、かばい合い答弁 玉虫色の合意、取り繕う
首相日々：２１日
小沢・民主元代表：「妻の手紙」出回る 大量コピー、民主議員らに郵送
東日本大震災：福島第１原発事故 米の放射線情報、地元に説明要請−−復興相
ベースラインにより抽出された特徴語
者, 高台, サイクル, 大手, 事故, 稼働, 住宅, 計画, 性, 中, 経済, 負担, 燃料, 核, 移転,事業, 最終, 必要, 避難, 帰還, エネルギー, 除, 確保, 電気, こと, 年, 貯蔵, 被害, 基本,
多く, 的, 停止, 自治体, 全国, 地域, 住民, 原発, 価格, 汚染, よう, 費, 促進, 発送, 先月,問題, 以外, 可能, 処理, 処分, 設置, 声, 解除, 安全, 仮設, 電, 国, 送電, 県, 中間, 電力,対策, 化, 供給, 被災, 地, 政府, 再生, 制度, 安定, 福島, 道筋, 依存, 料金, 復興, 送配,
温暖, 大量, 使用, 年間, 分離, 網, 立地, 課題, 発電, 量, 新規, 染, 難題, 責任,

正解
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正解
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表 6 特徴語抽出：正解例 1
正解見出し
ヤングフェスティバル：千葉・〜ふれあい・絆〜地域の人たちとの交流 ／千葉
見出し語
ヤング，フェスティバル，千葉，絆，
地域，人，たち，交流抽出された特徴語
千葉，県，交流，青少年，地域，グルメ，コーナー，町，人，
ヤング，フェスティバル，昨年，協会，企画，高，たち，入場，

表 7 特徴語抽出：正解例 2
正解見出し
東日本大震災：福島第１原発事故 「避難拡大指示、頭越し」
福島県知事、政府批判−−国会事故調
見出し語
東日本，大震災，福島，原発，事故，避難，拡大，指示，頭，越し，県知事，政府，批判，国会，事故調，抽出された特徴語
情報，省，事故，会，確認，指示，計画，産，性，政府，
チェック，保安，経，避難，院，原子力，こと，側，委員，
原発，国会，委，事故調，キロ，安全，質疑，評価，

表8

特徴語：不正解例 1

正解見出し
視聴室：湯けむりスナイパー・お正月ＳＰ
見出し語
視聴，室，湯けむり，スナイパー，お正月，ＳＰ抽出された特徴語
屋, さん, ワケ

表 9 特徴語抽出：不正解例 2
正解見出し
シンポジウム：「作家の越境」テーマに日本大でリービ英雄さんが基調講演
見出し語
シンポジウム，作家，越境，テーマ，日本，大，リービ，英雄，さん，基調，講演
抽出された特徴語者, 日本語, 教授, 作家, 賞, 受賞, シンポジウム

表 10抽出できた特徴語の数
頻度
16
15
14
13
12
11
10
9
8
7
6
5
4
3
2
合計

表 11

特徴語の数
0
1
2
3
0
9
22
26
34
31
73
182
420
7162
16721
24686

抽出できたパターンの数
頻度
8
7
6
5
4
3
2
合計

パターンの数
0
2
2
14
32
532
14846
15428