本研究では商品ページ等から抽出した文（原文）を広告文として用いることを狙い，原文の体裁を整える書き換えモデルを提案する．同モデルでは，原文の長所である忠実性をいかに損なわず適切な広告文へ書き換えられるかが重要な課題となる．これに対し本研究では，書き換えモデルの学習データの忠実性を高めることで同モデルの忠実性を保証する方法を試みる．自動評価および人手評価の結果，書き換えモデルにより原文の忠実性を保ちつつ広告として適切な文へ書き換えられることを確認した．

広告文は，消費者の興味を惹きつけ，商品・サービスの申込みや購入といった購買行動を促す重要な役割を担っている．その一方で，急拡大するオンライン広告の需要に伴い人手による広告制作は限界を迎えつつあり，広告制作の自動化が期待されている.近年ではニューラルベースの生成型手法が盛んに研究されている[1,2,3]．しかし，生成型手法には入力の商品説明ページ（LandingPage;LP）と一貫しない出力，すなわち忠実性の低い文を生成してしまう致命的な問題が指摘されており，自動生成技術を広告制作現場で運用する上で大きな障壁となっている[4]．そのため，正確な広告文の制作が求められる実運用では，誤りの可能性がほとんど無いテンプレート[5]や抽出型手法[6]が重宝されている．本研究では，LPから広告見出し文（以下，広告文）を生成する問題[2,3,7]を例として，抽出型手法に焦点を当てる．図1のように，LPには購買行動を促すような有益な文が多く含まれる．しかし，抽出型手法により有益な抽出文（以下，原文）が得られたとしても広告文の文長制約1）や不要な記号を含1）Google広告では全角15文字の文字数制限を設けている．商品説明ページ（LP）＼ABC保険のおすすめポイント／■自分に合った保険金額が選べる■持病や入院、手術の経験がある方も入りやすい■シンプルで分かりやすい保障内容抽出文（原文）広告文■持病や入院、手術の経験がある方も入りやすい持病がある方も入りやすい書き換えモデルむ等の理由から広告として使用できないことが多々ある[8]．例えば，図1の原文(22文字)は不要な記号「■」を含み，文長制約も超過するため広告文として利用できない．したがって原文を適切に加工する必要がある．Fujita[8]らは依存木の刈り込みによる広告文生成手法を提案したが，刈り込みパターンを人手で構築する必要があるという課題があった．本研究では，原文の文長や文体等の体裁を整える処理を系列変換問題として考え，原文から広告文を生成する書き換えモデルを提案する．本研究では，後述する方法(§2.1)によって構築した原文と広告文のペアデータを用いてモデルを学習する．ここで最も配慮すべきことは，原文の忠実性を損なわずに広告として適切な文へ書き換えることができるかであり，忠実性の保証は最重要課題である．そこで本研究では，忠実性の高い学習データが生成型要約の忠実性改善に寄与したという報告[9]に基づき，書き換えモデルの学習データの忠実性を高めることで忠実性を保証できないかと考えた．具体的には原文と広告文の入出力ペアを構築する際に忠実性の低いペアを除去することで学習データの改善を狙う．加えて，フィルタリングによって学習事例数が減少し生成品質が劣化する問題に対して，本来除外される全ての事例を活用する学習方法を導入し，生成品質の改善に寄与するかを検証する．自動評価と人手評価の結果，提案モデルにより忠実性を保ちつつ広告として適切な文へ書き換えできることを確認した．.