クエリ指向要約におけるクエリと要約の統合的な生成

自動要約のタスク設定の1つとして，クエリ指向要約（Query-FocusedSummarization）[1]がある．クエリ指向要約では，ある特定のトピック・内容に関するクエリ（質問）が与えられ，そのクエリに対する要約を生成する．ユーザ（読者）の興味や疑問に合わせてクエリを与えることで，議事録のような長い文書に対しても，ユーザが真に求める情報を要約として的確に提供できる．一方，クエリ指向要約の既存研究では，クエリが事前に与えられることを前提としている．しかし実際には，ユーザが内容を知らない文書に対してクエリを考えることは難しい．もし，システムが与えられた文書に対して適切なクエリを推薦できれば，この課題を解決できる．例えば，ウェブ検索エンジンなどではクエリ推薦機能の提供例1）があるなど，社会的な需要も高いと見込まれる2）．そこで本稿では，クエリ指向要約を発展させた研1）海外のGoogle検索ではPeopleAlsoAskと呼ばれる機能に対応する．日本でも「他の人はこちらも質問」として，近年表示されるようになった．2）いわゆるFAQなども，身近なクエリ推薦の一種である．究として，クエリの推薦と対応する要約の統合的な生成，すなわちクエリ推薦付き要約を提案する．クエリ推薦付き要約では，与えられた文書の重要なトピックや内容の把握に役立つクエリと，対応する要約のペアを複数生成し，それら全体をユーザに提供する（図1）．入力としてクエリが与えられる既存のクエリ指向要約とは異なり，クエリ推薦付き要約では，クエリも含めて全て自動生成する．クエリ推薦付き要約は，ユーザが興味を持ちそうなクエリと，その特定のトピックに詳しく踏み込んだ内容の要約のペアを複数生成するため，ユーザが真に求める情報や，文書の重要な内容を網羅すると期待される．また，要約全体がクエリと要約のペアの集合という形で構造化されるとともに，ユーザが自分の興味に合わせて要約の一部を選択的に読むことができるため，可読性の観点でもユーザ・エクスペリエンスが向上する．本研究の主な貢献は以下の通りである．•クエリ推薦付き要約の自動生成タスクを定義し，生成したクエリと要約の集合全体を適切に評価するための評価指標を設計・選定した．•文書の特定の区間（スパン）に着目してクエリ推薦付き要約を生成する手法などを提案した．実験では，スパンやそれに代わる機構が多様なクエリ生成に重要であることを確認した．•スパンを明示的に指定する手法では，スパンの予測精度の低さがクエリ・要約の生成精度のボトルネックとなっていることを確認した．•事前に文書の不要な部分を予測し，除去してからスパンを指定して生成することで，クエリ・要約の生成精度が向上することを確認した．.