生成型自動要約の信頼性向上を目的とした

近年，政治関連のフェイクニュースが世界的な社会問題になっている．誤情報の拡散は公共の認識を歪め，混乱を招く恐れがある．この問題に対処するために，多くの研究者が自然言語処理技術を用いた自動要約の応用に注目している．現在主流の生成型自動要約技術は，大量のテキストデータから情報を学習し，簡潔に表現することで，情報の迅速な理解と判断を支援することができる[1]．しかし，小川ら[2]も指摘しているように，生成型自動要約技術には正確な数値情報の取得に失敗し，不正確な数値で要約を行ってしまうケースが見られる．数値データは重要な情報であるため，このような誤りは，政治関連のニュースにおいて特に重要な問題となり得る．この問題に対して松井らは自動要約に含まれる数値情報の正確性を原文との比較に基づいて評価する二手法を提案している[3][4]．これらの手法では，文章の構造と文脈という異なる観点から数値の正誤判定を行う．本研究では，それらの手法を組み合わせるとともに，誤りと判定した要約の数値を修正をする機構を構築し，評価を行う．対象とする要約データは，都議会議事録における答弁とその自動要約文である．