物語におけるあらすじはストーリー全体を簡潔に要約したものであるが，同時にその作品の魅力を未読者へ十分に伝えるものであることが求められる．本研究では，物語の魅力はその登場人物の感情の発露およびその変化と強く結びつくという考えのもと，感情表現を重視した魅力ある物語のあらすじの自動生成を目指す．LLMを用いてセンチメント分析を行い文単位の感情ラベルを付与したうえで，Hierarchicalmergingを用いて要約を作成する．生成したあらすじの印象と正確さのそれぞれを測る実験を行い，提案法の効果を検証した結果を述べる．

Web上では青空文庫[1]や小説家になろう[2]といった無料で多くの小説を読むことができるサービスが存在する．このように数多く存在する作品から自分に合った作品を探すことは難しく，あらすじはそれを判断する重要な情報となり得る．しかし，多くの作品に対して人手であらすじを作成することは多くの労力を要する．そこでより作品の魅力が伝えられるあらすじの自動生成が可能となれば，読者が探し求めていた小説を見つける可能性が高まることが期待される．物語のあらすじを作る際に作品の中からどの部分を含めるかを選択することは正解がなく難しい．Lehnertらの研究では要約手法の体系化のためにplotunitと呼ばれる構造化手法を提案した[3]．これは物語が人物の感情的反応と，それに対して因果関係にある出来事の組み合わせであるという考えのもと，要約を構成していく．このように人物感情を中心にあらすじを構成する手法がある．物語の人物感情は感情語を用いた直接的な描写に限らず，行動や状況から感情を推測させる間接的なものもある．そこで物語から人物感情を取得するために，センチメント分析を用いて物語全体の人物感情の変化を推定する．近年，GPT-3をはじめとして多くの大規模言語モデル(LLM)が登場している．LLMは要約やセンチメント分析のような様々なタスクに対して追加学習をせずに対応できるという特徴がある．そこで本研究ではLLMを用いてセンチメント分析による物語から感情情報の抽出し，要約を行うことで感情を重視したあらすじの生成を行う．