見出し意味具体化に向けた日本語ベンチマークの構築

新聞・雑誌などの記事の見出しには独特の文体があり，音声読み上げや機械翻訳の品質を低下させる懸念がある．本研究では，見出しの内容を補完し一般的な文体に変換する見出し意味具体化に焦点を当て，日本語の新聞記事96本を用いて，ルールベースや大規模言語モデルの性能を評価する．最初に，人手によるアノテーションを通じて，助詞の省略や略語に関する見出しと本文の文体の違いを明らかにした.次に，大規模言語モデルの性能を計測したところ，助詞の補完では人手評価で誤りがほとんど確認されないが略語の展開に関しては改善の余地があり，自動評価の検討の必要性も示唆された．