自動要約技術は地方議会の議事録やネットニュースなどの情報の処理に有用だが，生成型要約において数値情報の誤りが問題となっている．本研究は，自動要約における数値情報の正確性を向上させるため，松井らが提案した二つの手法であるセグメントの特定による数値探索手法（SSR:SegmentSummaryRevision）と係り受け解析に基づく数値探索手法（DSR:Dependency-basedSummaryRevision）を組み合わせた手法を提案する．提案手法では，まず原文から要約に用いられている数値が含まれる文を特定し，次に用いて特定した文と要約文の数値を文脈に基づき比較する．この一連の処理により，要約文中の数値を識別し，修正する．

近年，政治関連のフェイクニュースが世界的な社会問題になっている．誤情報の拡散は公共の認識を歪め，混乱を招く恐れがある．この問題に対処するために，多くの研究者が自然言語処理技術を用いた自動要約の応用に注目している．現在主流の生成型自動要約技術は，大量のテキストデータから情報を学習し，簡潔に表現することで，情報の迅速な理解と判断を支援することができる[1]．しかし，小川ら[2]も指摘しているように，生成型自動要約技術には正確な数値情報の取得に失敗し，不正確な数値で要約を行ってしまうケースが見られる．数値データは重要な情報であるため，このような誤りは，政治関連のニュースにおいて特に重要な問題となり得る．この問題に対して松井らは自動要約に含まれる数値情報の正確性を原文との比較に基づいて評価する二手法を提案している[3][4]．これらの手法では，文章の構造と文脈という異なる観点から数値の正誤判定を行う．本研究では，それらの手法を組み合わせるとともに，誤りと判定した要約の数値を修正をする機構を構築し，評価を行う．対象とする要約データは，都議会議事録における答弁とその自動要約文である．