DEIM Forum 2016 E3-1

発話間関係の構造化による会議録からの議論マップ自動生成システム
佑磨†

林

山名

早人††,†††† 早稲田大学基幹理工学研究科 〒 169–8555 東京都新宿大久保 3-4-1†† 早稲田大学理工学術院 〒 169–8555 東京都新宿大久保 3-4-1††† 国立情報学研究所 〒 101–8430 東京都千代田区一ツ橋 2-1-2
E-mail: {yuma.hayashi, yamana}@yama.info.waseda.ac.jp
あらまし

組織では，活動の現状を共有し，今後の方針や重要事項を決定するために会議を行う．通常，会議の時間は限られており，しばしば議題が持ち越される．そのため，参加者が過去の会議内容を事前に把握することは，会議を円滑に進める上で重要である．そのような背景から，会議録の自動要約や閲覧システムに関する研究が行われている．しかし，自動要約では発話間の関係が構造化されておらず，閲覧システムでは会議録全体が対象であるため，いずれも会議の流れや決定事項などの要旨が掴みづらいという問題がある．そこで本研究では，1) 会議録からの重要発話抽出を行い，2) 発話間における質疑応答の対応付けを行った後に，3) 発話間の構造を保持した議論マップとして出力することで，会議要旨の素早い把握を可能にする統合システムを提案する．発話間の構造化により，重要発話抽出では既存手法の MMR-centroid と比べ ROUGE-1 が最大 0.111 向上した．また，4 名の被験者実験により，構造化をせずに出力した場合と比較して，構造化を行った議論マップによる出力の有用性が示された．
キーワード

会議録，質疑応答対応付け，議論マップ，AMI
うような研究 [14] [15] [16] [17] が存在する．しかし，会議中の1. は じ め に発話は自然発生的なものであるため，言い間違えなどによる不企業や学術機関などの組織では，現状の共有を行い，今後の自然な単語の連続や構文的に正しくない言い回しなどが多く含方針や重要事項を決定するために会議を行う．多くの場合，会まれている．このため，会議録中の発話に対しては構文解析が議の時間は限られており，しばしば複数回に渡り議題が持ち越うまく機能せず，これらの手法の応用は困難である．また，会される．参加者が会議出席前に過去の会議内容を把握しておく

議内の発話を対象とした，構文解析を用いない会議内容の効ことは，会議を円滑に進める上で重要である．しかし，会議中率的な閲覧システムの提案 [18] [19] [20] [21] も行われているが，の発話を書き起こした会議録は膨大な量であり，全てを読むに

これらの多くは閲覧すべき発話の選定および構造化が行われては多くの時間を要する．

おらず，会議の流れや決定事項などの要旨が掴みづらいという（注 1）

そのような背景から，ICSI Meeting Corpus[1] や AMI

（注 2）

問題がある．

[2] といった，会議の円滑な進行や会議録

そこで本研究では，AMI Meeting Corpus [2] を対象に，1)の効率的な閲覧に関する研究の支援を目的とした，人手により発話間の関係が構造化されていない，2) 確認するべき発話が限

様々なアノテーション情報が付与された会議録データが提供さ定されていない，という従来の問題点を解決し，会議の流れやれている．人手で付与されたアノテーション情報を機械的に付決定事項などの要旨を効率良く把握することを可能にする統合

与する，という研究も同時に行われているため，多くの会議録システムを提案する．具体的には，以下の 3 手順で実現する．

Meeting Corpus

を対象とした研究では，会議録データに付属のアノテーション
情報を効果的に用いている．
これらのデータセットを利用した会議録の自動要約に関する研究は，1) 重要な発話を取り出す抽出型の要約手法 [3] [4] [5] [6]

1. 会議録からの重要発話抽出
確認対象となる議論内容を限定し，2) の問題を解決する

2. 発話間関係の構造化[7] [8] [9] [10] や，2) 発話中の冗長部分削除や複数の発話をまと重要発話内にある質問発話を特定し，元の会議録からそのめる生成型の要約手法 [11] [12] [13] など，今までに多く行われ回答を紐付け構造化を行うことで，1) の問題を解決するている．これらの研究では，読むべき対象となる発話の量を大幅に削減することが可能であるが，発話間の関係が構造化されておらず，質疑応答などの対応する発話の紐付けは読み手が行わなければならないという問題がある．

3. 議論マップによる出力
回答が補充された重要発話を，発話間の構造を保持した議論マップとして出力することで，1) と 2) の問題を解決する

一方で，構文解析や意味解析を応用することで，文内および本稿の構成は以下である．まず 2 節で関連研究について説明

文間の構造化を行い，文章からのマインドマップ自動生成を行し，3 節で提案システムの詳細を説明する．4 節では重要発話（注 1）：ICSI Meeting Corpus: http://www1.icsi.berkeley.edu/Speech/mr/（注 2）：AMI Meeting Corpus: http://groups.inf.ed.ac.uk/ami/corpus/

抽出に関する評価，および被験者実験による議論マップの有用性評価とその結果を示す．5 節でまとめと今後の課題を述べる．

2. 関 連 研 究
2. 1 会議録の自動要約に関する研究

しかし，いずれの生成型要約の手法においても，大きな問題
として，構文的に不自然な文や意味を成さないような文を多く生成してしまう，という点が挙げられている．

会議録の自動要約は，会議録の閲覧にかかる時間を短縮し，本稿で提案するシステムでは，発話間における質疑応答の対会議の流れや決定事項などの重要項目を効率よく把握できるよ

応付けをすることで構造化を行い，その構造を保持した上で重うにすることが目的である．

要発話の抽出を行う．

2. 1. 1 抽出型要約に関する研究

2. 2 テキストの構造化による可視化に関する研究

既存の自動要約に関する研究の大部分が抽出型要約によるもテキスト情報のみからでは，そこに含まれる文の構造が分かのである．抽出型の要約では，会議録中から重要であると思わらないという問題がある．そこで，テキストを構造化し可視化れる発話を抜き出し，それらを並べたものを要約とする．従っを行うことで，それらの情報を補完するという研究が存在する．

て，抽出型要約の目標は，議論内容における重要箇所の網羅的

Adbeen ら [14] は，2009 年に純粋なテキストに対し構文解

な抽出，および同一内容の文を含めないよう冗長性を最小化す

析や意味解析を適応することで，マインドマップを自動生成する，ということになる．

る最初のシステムを提案した．また 2013 年には，Purwarianti

この観点に基づく問題の定式化を行った研究として，Gillick
ら [4] は，2009 年に教師なし学習の枠組みである ILP（Integer

ら [16] が，インドネシア語に特化したテキストの構造解析を用いてマインドマップの自動生成を行った．

Linear Programming）を利用して，AMI meeting corpus [2]Elhoseiny ら [17] は，2015 年にそれまでに提案されていたテに含まれる会議録からの重要発話抽出を行った．Gillick らは，キストからのマインドマップ生成手法を拡張し，階層的な表示

会議録中の発話に含まれ会議内容を特徴づけるような形態素あが可能なマインドマップの自動生成を行うシステムを提案した．

るいは形態素列を会議の concept として定義し，なるべく広く

concept を含むよう ILP による定式化を行った．
Gillick らは，会議録中の発話構造や発話間の対応を考慮していない点や，発話の抽出による要約が人手で作成された要約とは本質的に大きく異なる点を課題として挙げている．

しかし，これらの研究はいずれも，構文的な解析が可能な書
き言葉のテキストを対象としている．そのため，これらの手法
を構文的な解析がうまく機能しないような，会議録中の発話を対象として適用することは不可能である．
一方で，構文的な解析を用いない，会議録を対象とする効また，Xie ら [8] は，2010 年に教師あり学習の枠組みである

率的な閲覧システムに関する研究が存在する．松村ら [20] は，

SVM（Support Vector Machine）および SVR（Support Vec-

2003 年に議事録からトピックのセグメント分割を行い，セグメ

tor Regression）を利用して，ICSI meeting corpus [1] に含まント単位での構造化を行うことで構造化されたマップの作成をれる会議録からの重要発話抽出を行った．Xie らの研究におけ行った．構造化においては，セグメント内の発話に含まれる単る主な貢献は，1) 重要発話抽出のモデル学習時にサンプリング

語を利用してセグメント間の類似度をとり，ある閾値以上であを適用した点と，2) 二値分類問題ではなく回帰問題として重要

ればエッジを張るという方法により行っている．

発話抽出問題を解いた点である．

趙ら [19] は，2006 年に議論の中で展開されるテーマは名詞の前者に関して，モデル学習時のサンプリングにより，重要発集合で表現できるという過程の元で，議事録内に含まれる名詞

話が会議録全体に対して相対的に少ない中での効率的な学習方をノードとし，関係のあるノード間にエッジを貼った議論マッ法を提案した．また後者に関して，重要発話抽出を回帰問題にプの自動生成を行った．また，森ら [21] は，2007 年にリフレ帰着することで，会議録中の重要発話を選定した人による，選クションのための，発話間の関係に着目した議論構造モデルの定基準の違いから生じるラベルノイズに頑健な学習を実現し，提案と，そのモデルに基づく議事録の自動構造化手法の提案を精度が向上するケースがあることを示した．

行った．

Xie らは，サンプリングや回帰による解き方に有効な素性のこれらの研究ではそれぞれ，1) 一つのトピックセグメントに特定や，会議内容の閲覧ブラウザなどへ応用した先での評価を含まれる文量が多すぎる点や，2) 議論の流れに沿って正しく可課題として挙げている．

視化しないと余計に見づらくなる点，3) ノードが名詞であるた2. 1. 2 生成型要約に関する研究

め分かりづらい点などが問題に挙げられている．これらの問題

近年になり，元の会議録に含まれない文を創ることで，人手は，議事録に含まれる発話全体が対象であるために生じている．

による要約に近づけることを目的とした生成型要約が行われる

本稿で提案するシステムでは，重要発話の抽出を行い，確認ようになってきた．

Mehdad ら [12] は，2013 年に単語グラフを利用した複数発話の集約による文生成を行い，入力としての会議録を受け取ってから，出力としての要約を生成するまでの全過程を扱うよするべき対象となる発話を制限することでこの問題を解決する．

3. 発話間関係の構造化による会議録からの議論
マップ自動生成システム

うな end-to-end の生成型要約フレームワークを提案した．ま3. 1 システムの概要

た，Murray ら [13] は，2015 年にマルコフ決定過程（MDP:

本システムは，会議録中から重要発話を抽出し，発話間の質

Markov Decision Process）を用いた，生成型要約手法を提案

疑応答関係を構造化した上で，構造を保持した議論マップの自し，会議録データへの適応を行った．

動生成を行う統合的なシステムである．ここで，議論マップと

は，1) 会議全体の流れ，2) 会議中での重要な発話，3) 会議中

Corpus [2] を用いる．AMI Meeting Corpus には，1) 議題が与の重要な質問に対する回答の紐付け，をそれぞれ構造化し表現

えられているシナリオ有りの会議と，2) 議題が与えられていなしたものである．図 1 にシステム全体の処理フローを示す．

いシナリオ無しの会議に関する会議録があり，それぞれ人手による書き起こしと機械による書き起こしのデータが存在する．
本研究では，シナリオ有り会議録の人手による書き起こしデー
タを対象とする．なお，シナリオ有りの会議では，4 人のそれ
ぞれ異なる役をもつメンバが，架空の会社で新たなリモートコ
ントロールの製作に関する会議を 4 回にわたり行う．ただし，あらかじめ定まった発話内容などは存在せず，会議中の発話は全て自然発生的なものである．
なお，シナリオ有りの会議において，4 名の会議参加者に割り当てられる役は以下である（注 3）．

図 1: 議論マップ自動生成システムの処理フロー
表 1: AMI Meeting Corpus のシナリオ有り会議における参加者の役
役名

本システムは，まず入力としての会議録データを受け取った後，1) 前処理，2) 重要発話抽出，3) 質疑応答の対応付けと重要

PM

発話の補完，4) 議論マップとして可視化，という大きく 4 つのME処理を行い，出力としての議論マップを生成する．システムが役の説明
プロジェクトマネージャー（Project Manager）．会議全体の司会進行を中心的に務める．
マーケティング専門家（Marketing Expert）．ユーザからの要求や市場傾向の調査，プロトタイプの評価を担当する．

内部で行う 4 つの主な処理に関する大まかな内容は以下である．

ユーザインタフェースデザイナー（User Interface De-システム内部で行う主な処理

signer）．開発するリモートコントロールの外見的デザイ

 UI

ンや，提供する機能に関する責任を担当する．

処理 1.

前処理

工業デザイナー（Industrial Designer）．開発するリモー

Stopwords 除去や言い直しの除去を行い，発話

ID

内の重要フレーズの特定を行う．

トコントロールに搭載するボタンなどの要素決定とその機能に関する設計を担当する．また，UI と共に外見的デザインも手掛ける．

処理 2.

重要発話抽出
事前に構築した，重要発話識別のための教師ありオンライン学習 AROW のモデルを利用して，議論マップに残すべき重要発話の抽出を行う．

処理 3.

質疑応答の対応付けと重要発話の補完取り出された重要発話中から質問であるような

また，AMI Meeting Corpus には，人手による豊富なアノテーション情報が存在する．本研究では最終的に，以下に示す情報が付与されている，計 134 の会議録データを対象とした．
（ 1 ） 人手により記載された会議の要約文
各会議に対し，元の会議録の約 6%（平均で約 290 単語）

発話を選定し，その回答にあたるような発話のに相当する文量でまとめられた，人手による会議内容の要抽出と紐付けを行う．また，取り出された回答約である．この人手要約は，重要文抽出の評価における正発話を重要発話として補充する．
処理 4.

議論マップによる可視化
抽出された重要発話を，会議中の主なトピック

解の参照要約として利用する．
（ 2 ） 人手により選択された会議録中の重要発話
各会議録中から，重要だと思われる発話に人手でラベルをの流れや発話者，質疑応答の情報が素早く分かつけたもの．この人手により取り出された重要発話の情報るような議論マップとして可視化を行う．



は，重要発話抽出のためのモデル構築時に利用する．

なお，本システムへの入力は，3. 2 にて詳細を説明する，AMI （ 3 ） Dialogue Act（DA）

Meeting Corpus [2] に含まれる人手により書き起こしが行われ会議録中の各発話に人手で付与された意味役割（注 4）．DA

た会議録のデータである．このデータには，各発話に対する意には，何らかの提案を行っているような発話を表す “SUG-味役割である Dialogue Act や発話開始／終了時間や話者情報

GEST” や， 何らかの情報を与えるような発話を表すなどがアノテーションとして付与されている．

“INFORM” など，全 15 種類が存在する．

また，本システムは稼働前の事前準備として，訓練用の会議
録データから，重要発話抽出のためのモデル構築を行っておく．（ 4 ） 会議中のトピックセグメント（主な話の流れの境界）
事前のモデル構築に関する詳細は，3. 6. 2 にて述べる．

3. 2 対象とする会議録データセットについて
本研究では，会議録のデータセットとして AMI Meeting（注 3）：各役の詳細は，http://groups.inf.ed.ac.uk/ami/corpus/scenariomeetings.
shtml に記載されている．
（注 4）：Dialogue Act の 詳 細 お よ び 付 与 の 基 準 は ，AMI Meeting Corpus のアノテーションガイド（http://groups.inf.ed.ac.uk/ami/corpus/
Guidelines/dialogue\_acts\_manual\_1.0.pdf）に記載されている．

AMI Meeting Corpus にはテスト用の会議録が用意されてしく分類出来るようにモデルを更新することを意味するため，いる．テスト用会議録の会議シリーズ（1 つの会議シリーズ

ノイズデータに極めて弱く過学習を起こしやすいという欠点がは 4 回の会議からなる）は “ES2004”, “ES2014”, “IS1009”,

存在する．

“TS3003”, “TS3007” であり，合計 20 回分の会議録から構成

3. 5 AROW（Adaptive Regularization of Weight
Vectors）

される．
重要発話抽出のためのモデル構築時は，上記のテスト用会議

AROW は，上記の CW が持つ欠点を，制約条件を目的関数

録データを除く計 114 個の会議録データを，訓練用データとしの一部に正則化項として持たせることにより解決した手法であて利用する．

る．具体的には，以下の式 (2) に示す最適化問題を解くことで，重みベクトルに関する分布を更新する．

3. 3 システムで用いる要素技術の説明
提案システムでは，高精度かつ高速なオンライン型の線形識別器である AROW（Adaptive Regularization of Weight(µt , Σt ) = arg minKL(N (µ, Σ) ∥ N (µt−1 , Σt−1 ))µ,ΣVectors）[22] を用いて重要発話抽出を行う．AROW は CW+

（Confidence-Weighted）[23] と呼ばれる手法の拡張であるため，

1
1 Tℓ 2 (ct , µ · xt ) +xt Σxt
2r h
2r

(2)

以下ではまず CW について説明し，次に CW の欠点を解決し

ここで，r > 0 はモデルの更新を調節するハイパーパラメー

た AROW の説明を行う．なお，以下の説明は，我々が以前執タである．式 (2) は 3 つの項から構成され，それぞれの項は以筆した [24] で行った説明に基づいている．

下の様な意味を持つ．

3. 4 CW（Confidence-Weighted）
CW は AROW の元となるオンライン学習の二値分類器であ(1) KL(N (µ, Σ) ∥ N (µt−1 , Σt−1 ))この項を小さくすることは，パラメータの更新を小さく抑る．オンライン学習のため，素性ベクトル xt が与えられる度

え，更新前の重みベクトルの正規分布に最も近い正規分布に予測ラベル ĉt を求め，正解ラベル ct と比較することでモデを求めることを意味する．

ルの重みベクトル w を更新する．CW では重みベクトル w が仮定されている．重みベクトルの中で分散値が大きいパラメー

1ℓ 2 (ct , µ · xt )2r hℓh2 (ct , µ · xt ) = (max{0, 1 − ct (µ · xt )})2 は二乗ヒンジ

タに関しては，まだ自信（confidence）があまりない状態と考損失である．この項を小さくすることは，現在与えられてえ，大きくパラメータを更新する．逆に，分散値が小さなパラ

いるデータに対する予測間違いをなるべく少なくするよ

メータに関しては，頻出な特徴のためにもう既に十分な情報がうな重みベクトル w の平均 µ を求めることを意味する．

得られていると考え，小さくパラメータを更新する．実際にラ

ただし，この項には二乗ヒンジ損失関数以外の損失関数をベルを推定する際には，重みベクトルの期待値 E[w] = µ を用適用することも可能である．

平均 µ ∈ Rm ，分散 Σ ∈ Rm×m の正規分布 N (µ, Σ) に従うと

(2)

いて行う．

t 回目の学習において，学習用の素性ベクトル xt および正解ラベル ct が与えられたとする．この際，CW は以下の式 (1)に示す制約付き最適化問題を解くことで，重みベクトルに関する分布を更新し，重みベクトルの新たな平均 µt と分散 Σt を
得る．

(3)

1 T
xt Σxt2r
この項を小さくすることは，重みベクトル w の各素性に関する分散（自信のなさ）を，学習を進めるにつれて小さくしていくことを意味する．

以上から，AROW は 1) w の分布を今までの正規分布になるべく近く，2) 現在の学習データを正しく分類し，3) w の各(µt , Σt ) = arg min KL(N (µ, Σ) ∥ N (µt−1 , Σt−1 ))素性に関する自信を少しずつ上げていくことで，CW の欠点でµ,Σs.t. Pw∼N (µ,Σ) [ct (w · xt ) >= 0] >=η(1)

こ こ で ，N (µt−1 , Σt−1 ) は t 回 目 の 学 習 に よ る 更あったノイズのあるデータに頑健なオンライン学習を実現している．

3. 6 システムの詳細

新 を 行 う 前 の 重 み ベ ク ト ル に 関 す る 分 布 で あ り，

本項では，提案システム内部で行う，1) 前処理，2) 重要発話

KL(N (µ, Σ) ∥ N (µt−1 , Σt−1 )) は N (µ, Σ) と N (µt−1 , Σt−1 ))抽出，3) 質疑応答の対応付けと重要発話の補完，4) 議論マップ

間のカルバック-ライブラーダイバージェンスである．また，としての可視化，という主な 4 つの処理に関する詳細をそれぞη ∈ (0.5, 1] は更新の度合いを制御するハイパーパラメータでれ説明する．

ある．

3. 6. 1 前 処 理

式 (1) の制約条件において，Pw∼N (µ,Σ) [ct (w · xt ) >= 0] は与えられた素性ベクトル xt に対して正しくラベル予測される確

前処理では，主に 1) 各発話からの Stopwords 除去や言い直しによる冗長性の除去と，2) 発話中の重要フレーズの特定を行う．

率を表している．したがって，CW は η ∈ (0.5, 1] 以上の確率

なお，英語テキストの形態素解析および品詞推定に Stanford

で正しく分類されるという条件を満たした上で，更新前の重み大学が提供している CoreNLP [25] を利用する．

ベクトルの正規分布に最も近い正規分布を求めることで学習を本研究では，Stopwords として，“the” や “a” などの冠詞に行う．この制約条件は，与えられた素性ベクトル xt を常に正代表される英語テキストに多々含まれる単語に加え，“uh” や“ah” などのフィラーをはじめとする発話にしばしば含まれる

表 3: AROW モデルの構築に用いる素性一覧が特に重要な意味を持たないような単語も含む．また，会議中

素性の発話には，しばしば同じことを繰り返している場面が見受けられる．そこで，言い直しによる冗長性の除去として，発話中

話者情報において連続する同じ単語を取り除く．

発話役割

ME，UI，ID の 4 種類．
3. 2 にて記載した，Dialogue Act．

本研究において，重要フレーズとは，発話内に含まれ会議内

会議全体を 5 分割したうち，対象の発話がど
発話位置情報容を特徴づけるような形態素あるいは形態素列である．重要フ
適合するものとして定義する．

発話時間長



JJ∗ (NN|NNS|FW|CD)+ ((DT|IN)+ JJ∗ (NN|NNS|FW|CD)+ )∗

ただし， 上記の品詞記号は Penn TreeBank の品詞記号に従っ

時間の長さ．
発話に含まれるユニークな単語の数．

総単語数

発話に含まれる全ての単語の数．

品詞数

発話に含まれるユニークな品詞の数．

単語 N-gram

単語の N-gram 情報．(1 <
=N <
= 3)

品詞 N-gram

品詞の N-gram 情報．(1 <
=N <
= 3)

重要フレーズ
表 2: Penn TreeBank の品詞記号と意味発話を始めてから終わるまでにかかった発話

単語数ている．それぞれの意味を表 2 に示す．

品詞記号の区分に属するかという，発話の時間位置情報．

レーズになりうる形態素列は [5] に基づいて，以下の品詞列に


重要フレーズの品詞列

素性の説明
発話を行った話者の役に関する情報．PM，

重要フレーズ数

前処理にて特定した，発話に含まれる重要フ
レーズの情報．
発話に含まれる重要フレーズの数．

品詞記号の意味

JJ

形容詞

NN

名詞（単数形）

NNS

名詞（複数形）FW

外来語

用するマージンの値 µ · xu を用いて表現する．すなわち，マーCD

数字

ジンが大きい発話ほど重要であると定義する．

DT

限定詞

3. 6. 3 質疑応答の対応付けと重要発話の補完

IN

前置詞，あるいは従属接続詞

本フェーズでは，まず重要発話抽出のフェーズにて抽出され本研究において，使用した素性の一覧を表 3 に示す．
また，抽出された発話 u の重要度は，AROW が識別時に利た重要発話に含まれる質問発話の選定を行い，次にその質問の例えば，上記の定義により “we are asked to make new re-

発話に対する回答となるような発話の特定と紐付けを行う．最mote control for television.” という発話から取り出される重後に，特定した回答に相当する発話を重要発話として補充する．

要フレーズは，“new remote control” と “television” となる．

重要発話に含まれる質問は，1)Dialogue Act（DA）の情報

これらの取り出した重要フレーズは，次項にて説明する，重要と，2) 文末が “?” かどうかにより，以下の擬似コード 3.1 に記

発話抽出のためのモデル構築の際の素性として利用する．

載するルールに基づき推定する．

3. 6. 2 重要発話抽出
本フェーズでは，会議録からその会議における重要な発話の抽出を行う．提案システムでは，3. 5 にて説明した，オンライ

擬似コード 3.1 質問発話推定
入力: 対象発話 u，質問 DA の集合 DAq
出力: 質問発話かどうかの True，False

ン型の線形識別器である AROW（Adaptive Regularization of

1: procedure isQuestion(u)Weight Vectors）[22] を用いて重要発話抽出を行う．

2:

if DA(u) ∈ DAq :3:

return True

AROW は教師あり学習の二値分類器であるため，モデルの構築手順は以下となる．


1.

重要発話抽出のための AROW モデル構築手順

AMI Meeting Corpus からの，学習に用いる素性の
選択

2.
3.

4:

 5:
6:
7:

▷ DA(u) は発話 u の DA

else if u の末尾が “?” :return True
else
return False

選定した素性を用いて，各発話の素性ベクトルを作成た だ し ，質 問 DA は “Elicit-Comment-Understanding”,

AMI Meeting Corpus に含まれている，会議録中の“Elicit-Assessment”, “Elicit-Oﬀer-Or-Suggestion”, “Elicit-

各発話が人手により選択されたかどうかの情報を正解ラベルとして，AROW を学習

Inform” の 4 種類として定義する．
また，質問に対する回答の発話は，1)Dialogue Act（DA）の

情報と，2) 発話が同じトピックセグメント内にあるかどうか，

なお，AROW の持つハイパーパラメータ r に関しては，訓および 3) 話者情報を用いて，擬似コード 3.2 に記載するルー

練データセットにおける 10-fold cross validation を行い，グルに基づき推定する．なお，取り出した回答発話が質問の場合

リッドサーチをかけることで適切に設定を行う．

は，その回答も再帰的に取り出す．


議論マップ生成の手順

擬似コード 3.2 回答発話抽出
入力: 質問発話 q ，回答 DA の集合 DAa ，会議録中の全発話 U

1.

各発話を発した話者情報を，発話の先頭に付与する．

2.

各発話に含まれる重要フレーズを太字で強調する．

3.

抽出された重要発話をトピックセグメントで分割．

4.

トピックセグメント内で，発話を時系列順で並べる．

5.

発話が質問の場合，その質問に紐づく回答の発話を，

出力: 質問 q に対する回答発話の集合 Ua
1: function getAnswer(q, U , depth = 0, qorig = Null)2:

if depth = 0 :▷ depth は 再帰の深さ

3:

qorig ← q

▷ ルートとなる質問発話を設定

4:

Ua ← ∅

5:for u ∈ U :▷ 会議録中の全発話に対する処理

if topic(u) =| topic(q) :6:

質問にぶら下げて表示する．

break

7:

if isAnswerCandidate(u, q, qorig ) :8:9:Ua ← Ua ∪ {u}10:

if isQuestion(u) :

以上の手順により，生成される議論マップの例を図 2 に示す．
なお，この例では AMI Meeting Corpus のテスト用データの▷ 回答発話が質問の場合

11:Ua′ ← getAnswer(u, U, depth + 1, qorig )12:

Ua ← Ua ∪ Ua′

一つである “ES2004c” から議論マップの自動生成を行った．

break

13:

else

14:

continue

15:
16:



return Ua

擬似コード 3.3 回答発話候補の推定
入力: 対象発話 u，ルートとなる質問発話 qorig ，直前の質問発話 q ，
回答 DA の集合 DAa
出力: 発話 u が質問 q に対する回答の候補であるかどうかの True，

False
1: function isAnswerCandidate(u, q, qorig )2:

if DA(u) ∈/ DAa or topic(u) =| topic(q) : ▷ topic(u) は発話

図 2: 提案システムが “ES2004c” から自動生成した議論マップ

u のトピック

return False

3:
4:

if speaker(u) = speaker(qorig ) :▷ speaker(u) は発話 u

の話者

6:

本システムの目的は，膨大な会議録から効率的に会議の流れ

return False

5:

4. 実験と評価

return Trueや会議内で話された重要事項を得ることが出来るような議論
マップの自動生成である．そこで，システムの評価に関しては
以下の 2 点に関する評価実験を行う．

上記ルールに記載したとおり，質問に対する回答発話は，1)
質問発話を発した話者以外の話者による，2) 同一トピックセグ
メント内の，3) 回答になりうる DA に適合し，かつ質問発話
システム評価実験の内容
1. 会議録からの重要発話抽出に関する評価
会議録中から重要発話をきちんと取り出せているかとに最も近い発話として抽出される．なお，これらの抽出されたいう点に関する評価．

回答発話は，どの質問に対する回答かという対応を保持したまま，元の重要発話に補充する形で追加する．ただし，補充の際

2. 構造化された議論マップによる出力の有用性評価

は，元の重要発話に含まれていない場合のみ追加を行う．

抽出した構造化済み重要発話の出力を，i) テキストと3. 6. 4 議論マップによる可視化

した場合，ii) 議論マップとした場合のどちらがより効

本フェーズでは，重要発話抽出および質疑応答の対応付けを行った後の，構造化された会議録情報を元に，議論マップを生

率的に会議内容を把握可能か，という点に関する評価．



成する．議論マップとは，1) 会議全体の流れ，2) 会議中での重以下では，まず 4. 1 で，重要発話抽出に関する評価を行い，要な発話，3) 会議中の重要な質問に対する回答の紐付け，をそ続く 4. 2 で，被験者実験による議論マップによる出力の有用性

れぞれ構造化した上で素早く把握できるように可視化したものに関する評価を行う．

である．
具体的な議論マップの生成は，以下の手順に従って行う．

4. 1 会議録からの重要発話抽出に関する定量的評価
本項では，会議録からの重要発話抽出に関する評価を行う．
評価指標には，文書要約のタスクにおいて最も広く用いられ表 4: 比較対象の重要発話抽出手法
既存／提案

手法名

MMR-centroid
MMR-cosine
既存手法

表 5: ROUGE-1 による重要発話抽出の評価

ILP-based
TextRank
ClusterRank
AROW

提案手法

AROW-QA

手法名

ROUGE-1

Carbonell ら [27] に よ る MMR-

MMR-centroid

0.182
0.21

centroid System

MMR-cosine

Gillick ら [4] による MMR-cosine

ILP-based

0.24

SystemTextRank

0.250

Gillick ら [4] に よ る ILP-based

ClusterRank

0.275

AROW

0.291

AROW-QA

0.293

SystemMihalcea ら [28] による TextRank
SystemGarg ら [6] に よ る ClusterRank

表 6: 被験者実験による議論マップの有用性評価

System
質疑応答の対応付けを行わない提案

被験者

手法

正答した質問数
構造化あり 構造化なし

質疑応答の対応付けを行った提案手

被験者 A

2

0

法

被験者 B

3

2

被験者 C

2

1

被験者 D

1

0

ている ROUGE [26] を用いた．ROUGE は，正解である参照
要約と，システムが生成した要約との間で，どれだけ形態素のN-gram が一致するかの評価を行う．なお，会議中の自然発生的な発話と，人手で記載された要約とは，bi-gram より uni-gram
で重なりを評価する方が適切であるという Gillick ら [4] の見解に基づき，本評価実験においては uni-gram の一致率を評価す
る ROUGE-1 における F-measure を評価指標として用いた．
実験のテストデータには，3. 2 で説明を行った，AMI Meeting

Corpus が提供する 20 回分のテスト用会議録データを利用し出来ていることが分かる．

4. 2 被験者実験による議論マップの有用性評価
本項では，重要発話抽出と構造化を行った結果の出力である
議論マップの有用性に関して，被験者実験による評価を行う．
実験では，以下の 2 通りの出力を用いて，被験者にこちらが予め用意した会議内容に関する質問に答えてもらった．


比較対象の出力た．また，参照要約にはテストデータに付属の人手により作成

1. 構造化あり：1) 重要フレーズ強調，2) トピック分割，された会議の要約文を用いた．比較対象とする重要発話抽出手

3) 質疑応答の紐付け等の構造化を行った議論マップ



法を表 4 に示す．
重要発話の抽出に関する既存手法は，抽出した発話に含まれる単語数の合計が，予め与えられた単語数以下となるように重要発話の抽出を行う．そこで本実験においては既存手法との比較のため，多くの研究で採用されている，要約文に含まれる単語数が元の会議録に含まれる総単語数の 6%以下となるような制約を設けた．この 6%（平均で約 290 単語）とは，人手で作成された要約文のに含まれる単語数の平均値と概ね一致する割合である．
なお，提案手法で用いている AROW は教師あり学習の二値分類器であるため，本来は各発話が要約に含まれるか否かを識別しており，設けられた単語数制限の元で重要発話と取り出す
手法ではない．そこで，本実験における単語数の制約を満たすために，AROW のマージンにより定義した発話の重要度が高いものを優先的に要約に含めた．

ROUGE-1 による評価実験の結果を表 5 に示す．なお，表 5に記載した既存手法の値は，過去に報告された同じデータセッ
トおよび条件による実験結果の値を引用している [4] [6] [12]．
以上の結果から，本手法による重要発話抽出がより人手による要約に近い発話を取り出していることが分かる．また，質疑応答を行った AROW-QA のスコアが，行わなかった場合のAROW と比べ高いスコアを出している．このことから，重要な質問に対する回答を要約に含めることで，有益な情報を追加

2. 構造化なし：構造化を行わず，抽出した重要発話をプ
レーンテキストとして並べたもの

ここで，予め用意した質問は全て 4 択であり，重要発話を全て読めば回答が可能な内容となっている．質問は全 3 問であり，回答時間は 3 分以内である．なお，AMI Meeting Corpus は英語テキストによる会議録であるため，被験者はなるべく英語力に偏りのない，20 代の理工系学生 4 名に依頼した．また，各被験者には，構造化ありの出力で会議 1 を，構造化なしの出力で会議 2 を評価という具合に，それぞれの出力で異なる 1 つずつの会議録に対して評価を行ってもらった．
本実験で用いる会議録データは，テストデータに含まれる 20個の会議録から，無作為に取り出した “ES2004c” と “TS3003b”の 2 つを対象とし，被験者毎に出力との組み合わせを入れ替えた．実験の結果を表 6 に示す．
得られた表 6 の結果に対し，有意水準 5% の t 検定を行った
結果，両出力の間には正答した質問数の差がないという帰無仮説が棄却され，構造化を行った議論マップによる出力が有意に有効であることが示された．

5. ま と め
本稿では，会議の流れや決定事項などの要旨を素早く把握することを可能とする，発話間関係の構造化による会議録からの議論マップ自動生成システムを提案した．提案システムは，1)
会議録からの重要発話抽出を行い，2) 発話間における質疑応答の対応付けを行った後に，3) 発話間の構造を保持した議論マッ[12]プとして出力を行う．これらの処理により，1) 発話間の関係が構造化されていない，2) 確認するべき発話が限定されていな
い，という従来の問題点を解決した．

[13]

重要発話抽出に関する評価では，発話間における質疑応答の対応付けを行うことで，既存手法と比べ ROUGE-1 のスコアを[14]

最大 0.111 上げることに成功した．また，4 名の被験者実験を行った結果，重要発話を構造化せずに表示した時と比べ，構造化を行った議論マップとして出力を行った時の方が素早く会議[15]

内容を把握できるということが検証され，システムの有用性が
示された．

[16]

今後の課題としては，システムの完全自動化に向けて，ト
ピックセグメントの自動推定などを行い，現在用いている AMI

Meeting Corpus が提供するアノテーション情報の自動付与に取り組む必要がある．また，質を向上させるため，重要発話抽出と，現在はルールベースで行っている質疑応答の対応付けの[17]

精度向上を行い，より多くの被験者による実験を行う必要が
[18]

ある．
文

献

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