信学技報
IEICE Technical Report
TL2016-8,NLC2016-8(2016-06)
信学技報

一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATIONAND COMMUNICATION ENGINEERS
社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERSTECHNICAL REPORT OF IEICE.

マイクロブログを対象としたスポーツの試合における生成型要約
田川裕輝†

嶋田 和孝†† 九州工業大学大学院 情報工学府 先端情報工学専攻〒 820–8502 福岡県飯塚市川津 680–4
E-mail: †{y tagawa,shimada}@pluto.ai.kyutech.ac.jp
あらまし

近年，マイクロブログを対象としたスポーツの試合における要約生成の研究が盛んに行われている．このような研究の要約生成手法の多くは抽出型要約手法によるものである．しかし，抽出型要約手法では要約文中に必要な要素と冗長な要素が混在するといった問題がある．本研究では，冗長な要素を含まない生成型の要約手法を提案する．スポーツの試合といった event 中にゴールなどの sub-event が起きるとその sub-event に関する投稿数が急増する
バーストと呼ばれる状態が起こる．バースト毎に要約文を生成することで試合中の重要な場面を網羅した要約生成が可能となる．また sub-event 中には 選手 A のパス や 選手 B のヒット といった sub-event を構成する Sub-Event

Element (SEE) が存在する．このような SEE を 1 文に繋ぎ合わせることで，冗長な要素を含まず，sub-event を詳細に説明する要約文を生成する．
キーワード マイクロブログ，スポーツ，要約生成，バースト

Abstractive summarization of sports games from microblogs
Yuuki TAGAWA† and Kazutaka SHIMADA†† Kyushu Institute of Technology, Graduate School of Computer Science and Systems Engineering Kawadu
680–4, Iidukasi, Fukuoka, 820–8502 Japan
E-mail: †{y tagawa,shimada}@pluto.ai.kyutech.ac.jp
Abstract Recently, summary generation of sports games for microblogs is studied actively. Summary generation
methods in the studies are mostly based on extractive summarization. However extractive summarization suﬀers
from the disadvantage of existing both required elements and redundant elements in the summary. In this paper,
we propose an abstractive summarization method to reduce the redundant elements. In the method, we focus on
burst situations in which many users post tweets when a sub-event in a game occurs. We handle tweets in the burst
situations as the inputs for the summarization. Each Sub-Event Element (SEE) contains some phrases that express
actions in a game, such as

Player A made a pass to Player B

andPlayer B made a shot on goal . Our method

integrates these phrases for the summarization, and then generates an abstractive summary, such as

Player B

made a shot on goal from the Player A’s pass .
Key words Microblogs，Sports，Summary generation，Burst

る投稿は膨大な量が存在する．スポーツの試合は時間の経過と1. は じ め に（注 1）

近年，Twitter

ともに得点や選手交代など sub-event が変化するため，投稿さなどに代表されるマイクロブログは多くれる内容も時間の経過とともに変化するという特徴がある．この人々に利用されている．Twitter では tweet と呼ばれる 140のような投稿に対して要約を生成することで，膨大な量の投稿

文字以内の短いテキストを介して様々な情報が投稿されており，を全て閲覧するといった作業をすることなく，いつ何が起きてその手軽さから，速報性のある情報源として注目されている．

いるか，いつどのような状況かを知ることができる．マイクロ特に，ユーザの関心が高いスポーツの試合などの event に関す

ブログを対象とした文書要約技術はこのような作業を解決する
有効な手段の 1 つとなりうる．

Nichols ら [1] と Kubo ら [2] は，マイクロブログを対象とし（注 1）：https://twitter.com- 35 -—1—
This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
Copyright ©2016 by IEICE

たスポーツの試合における要約を生成している．彼らは試合中

バースト状態に重要な sub-event が起きると，時間当たりの tweet 数が急増するバースト [3] と呼ばれる状態に着目し，sub-event の時間的Tweet数変化を捉えている．そして，バースト毎に要約を生成すること

B1

T1

B2

T2

B3

T3

本田キターー!

で，試合中の重要な sub-event を網羅した要約を生成している．
また，彼らは要約生成手法として抽出型要約手法を用いている．
しかし，抽出型要約手法により生成された要約文には，要約にGooaaal!

必要な要素と冗長な要素が混在するといった問題点が挙げられる．抽出型要約手法を用いた，得点という sub-event に対する

香川のパスを本田が綺麗に決めた!

情報量の多いtweet

時間

要約例を以下に示す．
図1• きたあああ!目を放した隙にスアレスのパスから神の子

バースト状態

として選択されやすいといった問題点がある．

メッシがゴール!バルセロナ先制!
といった感情的な表現や，

Kubo らは Nichols らの問題点に対して，各 tweet 毎に選手目を離した隙に といった投稿者の状況， 神の子 といった名と ゴール や パス といったスポーツ専門用語の共起回

比喩表現など冗長な要素が存在する．この問題を解決するため

数を考慮した tweet スコアを算出し，これを説明性の指標の 1には冗長な要素を含まない生成型の要約手法の確立が必要でつとした．また，選手名と専門用語の共起回数が多い説明的なある．

tweet をバースト開始直後であっても，投稿しているユーザのこの要約文には， きたあああ!

上述した要約例では， スアレスのパス ， メッシがゴール ，スコアが高くなるようなユーザスコアを考慮することで，説明

バルセロナ先制 といった部分は要約文に必要な要素である．

的な tweet を速報として提示する手法を提案した．
マイクロブログを対象とした文書要約では抽出型要約手法がこの必要な要素を繋ぎ合わせることで，以下のように必要な要主流となっている．抽出型要約手法では文や tweet を抽出単位

素のみを簡潔にまとめた要約文が生成できる．

• スアレスのパスからメッシがゴール，バルセロナが先制．

とするため，ある程度の文法性が担保されるといった利点があ

本論文では冗長な要素を含まない要約生成を目的とした Twit-

り，口語表現，誤字脱字といった言語現象が多く見られるマイ

ter からのスポーツの試合における生成型の要約手法を提案すクロブログにおいて有効である．しかし，抽出した文や tweet

る．スポーツの試合の sub-event 中には，sub-event を詳細にの一部が重要な情報を含み，他の部分が冗長な要素である場合説明するために必要な要素である Sub-Event Element (SEE)が考えられる．この場合，要約文中に必要な要素と冗長な要素が存在する．SEE を繋ぎ合わせることで sub-event を詳細に説が混在するといった問題がある．
生成型要約手法を用いた研究として Sharifi ら [6] の研究があ明し，かつ冗長な要素を含まない要約生成を目指す．

る．Sharifi らは，Twitter を対象としたスポーツの試合や政治，

2. 関 連 研 究事件などの event に対する要約を生成している．まず，event

マイクロブログを対象とした要約生成の関連研究を以下に説に関する tweet 集合からキーとなる単語を中心とした単語グラ明する．抽出型要約手法を用いた研究として Nichols ら [1] やフを作成する．そして，グラフ中の単語ノードに対して，そのKubo ら [2]，Takamura ら [4] の研究がある．

単語の出現頻度などによる重み付けをして，そのキーとなる単

Takamura らは Twitter を対象としたスポーツの試合におけ語を含む最も重みが大きくなるパスを要約として提示している．

る要約を生成している．ある文書ともう 1 つの別の文書との被しかし，Sharifi らは，1 つの event に対して 1 文の要約文を生覆度が最大になるようにいくつかの文書を選択する施設配置問成しており，sub-event の時間的変化を捉えようとした研究で

題 [5] と呼ばれるモデルにより算出された被覆度の高い tweet

はなく，問題設定が本研究と異なる．

を時系列順に提示することで sub-event の時間的変化を捉えた

3. 提 案 手 法

要約手法を提案した．被覆度を測る際には，文書間の単語の一

本節では 2 節で挙げた先行研究をふまえ，生成型の要約手法

致率に基づいた含意関係を利用している．

Nichols らと Kubo らは Twitter を対象としたスポーツの試を提案する．バースト毎に要約を生成することで試合中の重要

合における要約をリアルタイムで生成している．Nichols らは，な sub-event を網羅した要約生成が可能となる．また，バース

まず時間当たりの tweet 数の増減からバーストを検出する．次ト中の tweet から 選手 A のパス ， 選手 B のヒット といっに，バースト中の tweet 集合から単語グラフを作成し，各 tweet

た sub-event を詳細に説明する Sub-Event Element (SEE) をに対して単語の出現頻度を用いたスコアリングを行う．そして，獲得し，繋ぎ合わせることで冗長な要素を含まない要約生成手

スコアが上位の tweet から順に単語の重複がないように，指定法を提案する．以降では，バーストの検出と要約生成手法につされた数の tweet を選択し，要約として提示する手法を提案しいて説明する．

3. 1 バーストの検出た．しかし，バースト開始直後に出現する tweet には感情的な単語を含む tweet が多く，Nichols らの手法により生成される

本論文では，試合中に重要な sub-event が起きると tweet 数

要約文は単語の頻度に依存するため，感情的な tweet が要約文が急増するバーストに着目する．提案手法では，まず 30 秒あ- 36 -—2—

バースト中のtweet集合
①
②
③
④
⑤

C(c1 c2)⇒A(a1 a2)⇒B(b1 b2) (1)

香川のシュートをノイアーが弾くも先制!
まさかの日本が先制、勝てるかも
日本がドイツに先制!
キーパーが弾いて本田がゴールｷﾀ━━━(ﾟ∀ﾟ)━━━!!!
･･･A(a1 a2)⇒C(c1 c2)⇒B(b1 b2) (2)A(a1 a2)⇒B(b1 b2)⇒C(c1 c2) (3)図 3 sub-event element(SEE) の連結位置

SEEの獲得(香川 シュート) (ノイアー 弾く) (日本 先制)(ドイツ 先制) (キーパー 弾く) (本田 ゴール) ….

web 上の言語資源は口語表現，誤字脱字を含む文書が多く，係り受け解析精度に大きく影響する [7]．そのため，バースト中のSEEの連結(香川シュート)⇒(ノイアー

弾く)⇒(本田

ゴール)⇒(日本

tweet に対し，ルール（注 3） や Google N-gram [8] を用いて，助先制)

詞，読点を補完することで係り受け解析の精度を上げる．助詞，

助詞などの補完

読点を補完した後に，バースト中の tweet に対して係り受け解香川のシュートをノイアーが弾き本田がゴール、日本が先制

析し，サ変名詞以外の名詞，またはスポーツ専門用語以外の名
図2

要約生成の概要図

詞からサ変名詞や動詞，スポーツ専門用語への係り受け関係をたりの tweet 数の中央値を算出する．そして，ある 30 秒間のSEE として獲得する．この際に動詞は原形に変換する．また，

tweet 数が算出した中央値の 3 倍以上になっている場合，そのa から b への係り受け関係と，b から c への係り受け関係が存

30 秒間をバーストとする．また，近接するバーストは同一の在する場合，a から c に係る関係が存在するとみなす．係り受

sub-event に言及していると考えられるため，バーストが連続

け解析器には Cabocha（注 4） を用いる．

する場合やバースト間の時間が 30 秒の場合は 1 つのバースト

3. 2. 2 Sub-Event Element の連結とする．

必要な要素のみを簡潔にまとめた要約生成のために，Sub-

図 1 に示すように，バースト中の tweet には感情的な tweet

Event Element (SEE) を連結する．SEE の連結とは SEE をが多く，非バースト中にも情報量の多い tweet が多く存在す

時系列順に並べることである．時系列順に並べることで，sub-る．そのため，非バースト中に投稿された情報量の多い tweet

event の正確な状況を説明する要約文を生成する．また，バーをバースト中の tweet 集合へ追加することを考える．バースト

スト中の tweet から獲得した SEE は非常に多く存在し，要約

中の tweet に最も多く出現する選手名と専門用語の組をその文に必要のない SEE も存在するため，必要な SEE か否かを判

sub-event を表す代表語とする．非バースト中の tweet のうち，

別し，必要なもののみを連結する必要がある．

その代表語を含む tweet は直前の sub-event について言及した

出現頻度の最も高い SEE に対して，その他の SEE を出現頻

tweet であり，その tweet を直前のバーストに追加する．例え

度降順に，必要な SEE のみを時系列順に並ぶ位置に連結する．

ば，図 1 の B1 の代表語を含む T1 中の tweet を B1 に追加す

まず，連結する SEE 中の単語と既に連結された SEE 中の単るといった処理である．

語が重複する場合，その SEE は連結しない．重複しない場合，

3. 2 要 約 生 成

SEE が時系列順に並ぶ連結位置を決定する．次に，連結位置が2 節で挙げた抽出型要約手法での問題点を解決するために，決まった SEE に対して，その SEE が要約文に必要な SEE か

本論文では生成型の要約手法を提案する．図 2 は先制という否かを判別するためのスコアを計算する．このスコアが一定の．バースト中の閾値を超えた場合に時系列順に並ぶ連結位置に連結する．このtweet には 香川のシュート や 日本が先制 といった，動ような処理を繰り返すことで要約文に必要な SEE のみを時系

作主とその動作の関係からなる Sub-Event Element (SEE) が列順で連結する．以降，SEE の時系列順での連結と，要約文に存在する．まず，バースト中の tweet から (動作主→動作) とい必要な SEE か否かを判別するためのスコアについて説明する．

sub-event での要約生成の概要図である（注 2）

う関係にある SEE を獲得する．そして，必要な要素のみを簡SEE の時系列順での連結位置を決定するには SEE 同士の時潔にまとめた要約文を生成するため，要約文に必要な SEE の1 の tweet
間的順序関係を獲得する必要がある．図 2 に示す ⃝みを連結する．最後に，動詞の活用形の変換や連結された SEE

では， シュート といった単語の後に 弾く という単語が出の単語間に適切な助詞を補完することで整合性の取れた最終的

4 の tweet では， 弾く から ゴール に現している．また，⃝な要約文を提示する．

係り受け関係が存在する．このような単語の出現順序と係り受け関係から， シュート の後に 弾く ， 弾く の後に ゴー3. 2. 1 Sub-Event Element の獲得
図 2 に示すように，tweet 中の動作主とその動作という関係

ル という時間的順序が獲得できる．このように tweet 中でのから (動作主→動作) といった Sub-Event Element (SEE) を獲

単語の出現順序と係り受け関係から SEE 同士の時間的順序関得する．動作主と動作の間には，動作主から動作への係り受け係を獲得することができる．

関係が存在する．そのため，バースト中の tweet に対して係り実際に，A(a1 → a2) ⇒ B(b1 → b2) と連結された SEE に受け解析し，SEE を獲得する．しかし，マイクロブログを含む

C(c1 → c2) という SEE の時系列順での連結位置を考える．図（注 2）：→は sub-event が→の前後の単語から構成されることを表し，⇒は前後（注 3）：例えば，選手名と専門用語が連続する場合， のの sub-event が連結していることを表す．

（注 4）：http://chasen.org/〜taku/software/cabocha/- 37 -

を補完する．

—3—

3 に示すように C の連結位置は (1)，(2)，(3) の 3 通りある．

中間ノード

時系列順に並ぶ位置では，図 3 に示す矢印のような単語の出現
順序や係り受け関係が成立する組み合わせが増える．そのため，
2考えられる全ての連結位置に対して，ある SEE 中の単語の後

落ち着く

PK

6

2
7

選手A

に別の SEE 中の単語が出現する頻度と，ある SEE 中の単語か6
決める

ら別の SEE 中の単語への係り受け関係の頻度の合計を計算し，その合計が最も高い位置が連結する SEE が時系列順に並ぶ連

図4

選手 A

から 決めるへの係り受けグラフ

結位置とする．すなわち，求めた頻度の合計が高くなるほどそる．このように，連結された SEE の先頭の SEE から順に単語の位置が SEE が連結される位置として適切であることを表しの補充が必要な SEE にのみ適切な単語を補充する．

ている．

例として，(選手 A →決める) といった SEE への単語の補充

選手名，チーム名，スポーツ専門用語を含む SEE や出現頻を考える．はじめに， 選手 A という単語から決めると度の高い SEE は要約文に必要な SEE である．一方，複数のいう単語への係り受け関係からなるグラフを作成する．係り受

バーストに出現する SEE は sub-event を特徴付ける SEE では

けグラフを図 4 に示す．このグラフは係り元の単語から係り先ないため，要約文には必要のない SEE である．連結位置が決の単語へ係り受け関係の頻度で重み付けされたエッジで繋いだ

まった SEE が要約文に必要な SEE か否かを判別する基準としグラフである．係り受けグラフ中の全てのパスに対して以下のて (1) 式を用いてスコア S を計算する．

(2) 式を用いてスコア Spath を計算し，スコア Spath が最も高S=

maxF req × seeScore × seeF req
wordN um × tweetN um × seeBurstnum

where


4





3
seeScore =


2





1

if

いパスの単語を SEE に補充する．しかし，SEE は 1 つの動作

(1)

主とその動作によって構成されるため，新たに動作主を表す選手名とチーム名は補充しない．

0 if 中間ノードに選手名またはチーム名を含む
Spath = 係り受け頻度の合計
(2)



otherwise
単語数

選手名またはチーム名と，スポーツ専門用語を含む SEE

elsif 選手名を含む SEE
elsif 専門用語を含む SEE

3. 2. 4 最終的な要約文の生成

otherwise

連結された Sub-Event Element (SEE) の単語間に助詞や読maxF req は時系列順に並ぶ連結位置を決定する際に算出し点を補完することで，整合性の取れた最終的な要約文を生成すた最も高い単語の出現順序と係り受け関係の頻度の合計である．

る．例えば，(香川→パス) ⇒ (本田→決める) ⇒ (日本→先制)

seeScore は連結する SEE に対する重みであり，seeScore のといった連結された SEE が存在する場合， 香川のパスから本

値は情報量の多い SEE に対して高い値となるように経験的に田が決め日本が先制決定した．seeF req はバースト中での SEE の出現頻度であり，そのためには動詞の活用形の変換，単語間への適切な助詞と読

wordN um は連結後の連結された SEE の単語数である．また，点の補完の 2 つの処理が必要である．

といった読みやすい要約文を生成する．

tweetN um はバースト中の tweet 数である．seeBurstnum はまず，連結された SEE 中の末尾以外の動詞を連用形に変換直前までのバーストのうち，連結される SEE が出現するバー

する．例えば， 決める は 決め ， 弾く は 弾き に変換

ストの数である．スコア S は情報量が多く，時系列順に並ぶ適する．また， 同点に追いつかれる切な位置に連結される SEE に対して高い値となる．スコア S(同点→追いつく) といった SEE が獲得される．そのため， 追が一定の閾値を越えた場合，時系列順に並ぶ位置に連結する．

いつく を 追いつかれる という元の形に変形する必要があなどといった文脈からは

3. 2. 3 Sub-Event Element への単語の補充る．よって，連結された SEE 中の動詞がバースト中の tweet

Sub-Event Element (SEE) は，動作主とその動作を表す 2で出現する回数のうち，半数が接尾動詞が語尾についた形で出単語からなる．しかし，この 2 単語だけでは，sub-event を詳現している場合，接尾動詞が語尾についた形に変形する．この細に説明する要素として情報が不足している場合がある．

ような処理を連結された SEE 中の全ての動詞に対して行う．

例えば，以下のような SEE が獲得されたとする．

次に，連結された SEE の単語間 (→と⇒の部分 ) へバースト•(選手 A →決める) : 7

中の tweet から頻出する助詞や読点を補完する．補完語を決定•(選手 A → PK) : 6

する際にはルールを用意する．ルールの例を表 1 に示す．ルー

出現頻度降順に単語の重複がないように SEE を連結していく

ルにマッチしない場合，以下の Step1〜3 を処理する．補完語ため，(選手 A →決める) という SEE が連結された場合，(選が存在しない場合，次の Step に移り，補完語が決定した時点

手 A → PK) という SEE は，連結されず， PK を決める

で処理を終了する．

という情報が要約文に含まれない問題が存在する．

Step1

そのため，(選手 A → PK →決める) のように (選手 A →決バースト中の tweet に出現する補完部の前の語から後ろの語へめる) という SEE に PK という単語を補充することで， 選の係り受け関係のうち，前の語に接続する助詞で最も出現頻度

手 A が PK を決めた といった情報を要約文に含むことができの高い助詞を補完する．

- 38 -—4—

表 1 助詞，読点の補完に用いたルールの例
ルール
補完部の前の語が選手名またはチーム名かつ後ろの語がスポーツ専門用語

補完語の末尾の SEE で前の語が選手名またはチーム名かつ後ろの語がスポーツ専門用語が補完部の前の語がからクロス ， パス ， アシスト ， キック

表 2 データの統計量

Step2
バースト中の tweet に「補完部の前の語+助詞+補完部の後ろの語」という単語の並びで出現する助詞のうち，最も出現頻度

ハッシュタグ

対戦チーム

試合日程

tweet 数

#CL など#CWC など

バルセロナ対ユヴェントス

2015/6/6
2015/12/20

9,945
5,258

2015/6/24
2015/6/28
2015/7/2
2015/7/6

4,734
6,831
7,862
16,507

バルセロナ対リーベルプレート
日本対オランダの高い助詞を補完する．
#nadeshiko，#W 杯などStep3

日本対オーストラリア
日本対イングランド

バースト中の tweet に「補完部の前の語+助詞」という単語の日本対アメリカ

並びで出現する助詞のうち，最も出現頻度の高い助詞を補完す
表3

る．補完する助詞が存在しない場合，読点を補完する．

4. 実

験

可読性の評価結果
試合名

可読性

バルセロナ対ユヴェントス

3.57
3.76

バルセロナ対リーベルプレート
日本対オランダ

4. 1 データセット

日本対オーストラリア

サッカーの 6 試合に関する tweet を用意した．6 試合に関す

日本対イングランドる tweet はそれぞれの試合に関連するハッシュタグを含むもの

日本対アメリカ

3.14
3.85
3.33
3.88

平均値

3.59

を収集した．収集したデータの統計量を表 2 に示す．
選手名とサッカー専門用語は wikipedia（注 5），サッカーニュー（注 6）

スサイト「ゲキサカ」

表4，日本サッカー協会の web サイト

から取得した．

被験者による比較評価と圧縮性の評価結果
試合名

被験者評価

文圧縮率 [%]

バルセロナ対ユヴェントス

3.00
3.42

58.08
51.35

日本対アメリカ

3.14
2.23
2.78
2.38

23.26
23.55
31.19
23.51

平均値

2.83

35.16

（注 7）

バルセロナ対リーベルプレート

4. 2 実 験 設 定

日本対オランダ
日本対オーストラリア

ある 1 試合のスコア S の閾値は，他の 5 試合を用いて決めた．

日本対イングランド

本研究と比較する手法として Kubo ら [2] の手法を用いる．

Kubo らは抽出型要約手法を用いて，要約をリアルタイムで生成している．リアルタイムでの要約生成という点で本研究と手法は異なるが，提案手法が抽出型要約手法の問題点を解決でき

4. 4 比 較 評 価ているかを比較するため，Kubo らの手法を採用した．バース

6 人の被験者で同じバーストから生成された提案手法の要約

トの検出は提案手法を用いて，提案手法の要約文と Kubo らの文と Kubo らの手法の要約文を比べ，どちらが適切な要約文か手法の要約文を評価した．

評価した．評価の際には，被験者に各バースト中の tweet 集合

4. 3 可読性の評価を与えた上で，1〜4 の 4 段階（注 9） で評価した．すなわち，中抽出型要約手法では文を抽出単位としているため，ある程度間値である 2.5 以上で提案手法の要約文が優れていることを意の文法性は担保される．しかし，提案手法では適切な助詞など味する．

の補完に失敗している場合，読みにくい要約文が生成される．

また，圧縮性という観点から文圧縮率は要約生成手法に依存

要約において，読みやすい文であることは重要であり，提案手せず評価することが可能であり，要約評価において重要である．

法の要約文の読みやすさを可読性という観点から評価する．3

以下の (3) 式により，Kubo らの手法の要約文長に対する提案

人の被験者で要約文の可読性を 1 文ごとに 1〜4 の 4 段階

（注 8）

手法の要約文長の割合を算出した．

で評価した．提案手法の要約文の可読性の評価結果を表 3 に

文圧縮率 [%] =示す．
表 3 から，可読性の評価では全ての試合において 3 以上の評
価を得ており，平均値では 3.59 と高く評価されていることが(3)

提案手法と Kubo らの手法の要約文の被験者による比較評価の結果と文圧縮率を表 4 に示す．

確認できた．この結果から，提案手法により，適切な助詞などの補完ができたといえる．

提案手法の要約文長
× 100
Kubo らの手法の要約文長

表 4 から，比較評価の平均値は中間値の 2.5 を超えており，
文圧縮率も考慮すると，必要な要素のみを簡潔にまとめた要約
生成ができたといえる．6 試合の被験者による評価結果から提（注 5）：https://ja.wikipedia.org/wiki/サッカー用語一覧

案手法の有効性が確認できた（注 10）．

（注 6）：http://web.gekisaka.jp（注 7）：http://www.jfa.jp（注 9）：1:Kubo らの手法の要約文が適切〜4:提案手法の要約文が適切（注 8）：1:読みにくい〜4:読みやすい（注 10）：要約評価で広く利用される ROUGE による評価も行った．ROUGE-1- 39 -—5—

表 5 生成された要約文の例
要約文

sub-event 名

手法

セーブ

提案手法
Kubo らの手法

スアレスのシュートをブッフォンがセーブ

提案手法

マルキージオのヒールパスからテベスのシュートをテアシュテーゲンが弾きモラタがゴール

Kubo らの手法

きたぁぁーー！
！あのヒールパス素晴らしすぎるタイミングだ←モラタ美味しいなー笑

ゴール
キックオフ
選手交代

5. 考

グレイトセーブ！ブッフォン！

提案手法

前半戦のキックオフ

Kubo らの手法

いよいよなでしこの決勝トーナメントオランダ戦キックオフ．切り裂け川澄，通せ宮間，気分はバンクーバーの弾幕

提案手法
Kubo らの手法

日本 1 枚目．大野アウトで岩渕イン．岩渕，ドリブルで切り裂いたれ！
！

大野の交代，岩渕が投入成された．このように，試合を実況しているユーザの質により，察生成される要約文長が大きく変化したため，文圧縮率も同様に生成された要約文の例を表 5 に示す．表 5 の sub-event 名は変化したと考えられる．

人手で最もらしいものを名づけた．セーブという sub-event に

6. お わ り に対する提案手法の要約文では スアレスのシュート といった

Kubo らの手法の要約文には含まれていない情報が含まれてい本論文では，Twitter を対象としたスポーツの試合における．これは， スアレスのシュート という Sub-Event Element

る要約生成を行った．sub-event を詳細に説明する Sub-Event(SEE) と ブッフォンがセーブ という SEE が複数の tweet にElement (SEE) に着目し，要約文に必要な SEE のみを時系列分かれて記述されているため，抽出型要約手法を用いた Kubo

順に連結することで冗長な要素を含まない生成型の要約手法をらの手法では スアレスのシュート といった情報を要約文に提案した．

含むことができていない．同様に，ゴールという sub-event に

提案手法の要約文と Kubo らの手法の要約文を分析した結果，対する提案手法の要約文は マルキージオのヒールパス ， テ

提案手法の要約文は，要約文に必要な要素のみをまとめた文でベスのシュート ， テアシュテーゲンが弾くといった SEEあることが確認でき，抽出型要約手法の問題点を解決できた．

を獲得し，要約文に必要な要素として連結していることが確認

今後の課題として，サッカー以外のスポーツへの適用やリアできる．このように要約文に必要な情報が複数の tweet に分か

ルタイムでの要約生成が挙げられる．
謝辞

れて記述されている場合でも，提案手法では 1 つの要約文に必のです．

要な情報を含むことができている．
次に，キックオフと選手交代という sub-event で生成された
要約文について考察する．Kubo らの手法の要約文には

この研究の一部は科研費 26730176 の助成を受けたも切り

裂け川澄 や 岩渕ドリブルで切り裂いたれ！
！ といった個人の意見と思われる冗長な要素が含まれている．一方，提案手法の要約文は sub-event を説明するのに必要な情報のみを簡潔にまとめた文であり，冗長な要素を含んでいないことが確認できる．
また，文圧縮率では，バルセロナ戦 2 試合と日本戦 4 試合
では約 30 ポイントの大きな差が見られた．日本戦 4 試合は W杯という注目度の高い試合であり，サッカーに精通していない
ユーザも含む多くのユーザが試合に関する tweet を投稿すると考えられる．そのため，日本戦 4 試合のバースト中の tweet には，sub-event を詳細に説明する tweet はあまり出現せず，(選手名→専門用語) のような情報量の多い SEE がバースト中に多くは出現しない．このような現象から，日本戦 4 試合における要約生成では 1 つや 2 つの SEE しか連結されず，比較的文長の短い要約文が生成された．一方，バルセロナ戦に関する

tweet を投稿するユーザはサッカーに精通しているユーザが多いと考えられ，sub-event を詳細に説明する tweet が多く投稿される．よって，バースト中に (選手名→専門用語) のような情報量の高い SEE が多く出現し，バルセロナ戦 2 試合では，日文

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本戦 4 試合で生成された要約文と比べて文長の長い要約文が生で 0.07（提案）と 0.14（Kubo）と大きな差があったが，(1)Kubo らの手法とは要約率が異なること，(2)ROUGE では単なる表層的な一致度しかみないことなどの理由から，本評価では被験者評価を優先している．

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