指定要約長に応じたソフトな内容選択による要約長操作可能なEnd-to-End要約

指定した長さに応じて適切な要約を生成する技術への要請が高まっている．本研究では，任意の指定要約長𝑘が与えられたとき，原文書中のトークンの重要度を評価し，それに応じてソフトマスクをかけることで埋め込み表現を調整する機構SumTop-𝑘を提案する．SumTop-𝑘は，要約長操作のための制約なしで，要約タスクによるEnd-to-End学習によって要約長の制御を可能にした．評価実験の結果，提案手法は既存手法と同等以上の要約性能を達成した．本稿ではさらに，SumTop-𝑘内で計算されるトークンごとのスコアが生成される要約に与える影響を分析し，これらを意図的に変化させることで生成要約の内容を操作できる可能性を示す．