語彙制約を間接的に用いた平易な要約の生成

複合タスクを学習する方法を提案する．生成型のモニュース配信は最新の出来事や情報をすばやく，デルを用いて平易な要約生成を行う単純な方法としより多くのニュースを必要とする人々へ届けるこては，難しい語彙を生成しないように要約生成時にとを使命としており，推薦・パーソナライズに代表利用可能な語彙を制限し，平易な語彙のみで要約をされる多くの研究が行われている[1,2]．しかし，生成することが考えられる．しかし語彙の制限は，ニュースが必要とする人すべてに行き渡る理想的な言語モデルが言い換え表現として適切なものを知ら状態までには大きな隔たりが残っている．例えば，なかったとしても原文通りに出力することができな年金のような社会制度の変更はすべての人に関わるくなるため，幻覚[4]とよばれる，原文とは内容のニュースであるが，令和4年の年金制度変更につい異なる誤った要約文の生成を増加させる懸念があて知っていると回答した割合は33%にとどまるとさる．提案手法では，語彙の制限による幻覚の増加をれている[3]．回避するため，通常の要約候補に加えて語彙を制限ニュースが必要な人に届かない要因は，大きく分して生成した要約候補を候補のランキング学習[5]けて記事自体，配信プラットフォーム，ユーザのそに用いる．れぞれに存在していると考えられる．ニュース記事自体が要因となるケースとしては長過ぎる記事や難―3043―.