近年テキストを自動的に要約する技術に関する研究が国内外で盛んになって来ている(HovyandMarcu1998；奥村，難波1998)．自動要約に関する研究の歴史は，古く１９５０年代後半から研究されているが，対象のテキストから重要な部分を抜き出して要約とする重要部分特定の手法が中心であった．テキストの内容を理解しての自動要約は，難しくまだ現実的なシステムを作成するに至っていないのが現状である．また，最近，テキストの重要部分に注目するのではなく，不要部分を特定し，言い換え及び削除により，要約を行う研究も出てきている．本研究の目的は，長い文を短い文に分割する処理（今後「短文分割」と呼ぶ）を行ない，その短文分割の自動要約手法への影響を調査することである．短文分割に関する研究は，機械翻訳の研究で見られる．機械翻訳においては，長文は，文の係り受け構造の複雑さが増え，翻訳精度低下の原因の一つとされている．このため，短文分割を翻訳の前処理として行い，翻訳の精度を高めることを目的とした研究が行われている．金ら（金，江原1993）は，長文に現れる連用中止表現，引用，連体節，接続節などを分割点と認定している．また，木村ら（木村，野村，平川1993）は，単語数の多い文で，特定の言語表現を持つ場合に分割を行っている．特定の言語表現としては，動詞と助動詞の連用中止表現，接続助詞の「ので」などがある．本論文で用いる短文分割手法は，これらの手法と同様のものである．一方，関連研究としてはMarcuの研究がある（Marcu1997）．Marcuは，手がかりとなる語句を使って要約の基本となる単位を決定し，談話構造を解析してその結果を自動要約に用いている．手がかり語としては，becauseなどの接続詞などを使っているため，節が基本単位となる場合があり，文より小さな単位を用いての要約を実現している．手がかり語がない場合は，文全体が１つの単位となる．Marcuの手法は，文より小さな単位を扱っているが，短文分割は行っていない．もう１つの関連研究として，簡易な文構造解析を行い，自動要約に役立てるものがある．構文解析の結果を利用して重要・不要部分を特定し，要約を作成するものである．日本語では三上らが，TVニュース原稿を題材として，構文解析を行い，文中の要素に重要度を与えて，重要要素や，削除すると文を壊してしまう恐れのある要素を重要として抽出している（三上，山崎，増山，中川1998）．英語では，Grefestetteの研究があり，自身の開発したparserを使い，構文解析を行い，主節は従属節より重要であり，否定の表現も重要であるなどとして，重要部分を特定して文書の単純化を行っている（Grefenstette1998）．これらの研究は簡易構文解析処理を行っているのに対し，本研究では，構文解析を行わずに，文字列や品詞の情報のみを利用して短文分割を行っている．上記の短文分割に関係した研究と比べて，本研究は，短文分割の手法は既存の手法と同様のものを用いており，その短文分割が自動要約の基本的手法にどれだけ効果があるのかに焦点を置いている．本研究は，聴覚障害者向けにサービスしようとしている字幕付きテレビニュースでの自動要約技術に関する研究の一環であり，自動的にテレビニュース原稿を要約する手法について，重要文抽出，文字数圧縮などをテーマに研究を進めて来ている（Wakao,Ehara,Sawamura,Abe,Shirai1997；Wakao,Ehara,Shirai1998）．本稿で題材としているのは，TVニュース番組の電子化原稿である．ニュース番組原稿は，新聞記事と似ているが，両者を比較した場合，ニュース原稿のほうが１記事中の文数が少なく，且つ一文当たりの文字数が多いことが分かっている(江原，沢村，若尾，阿部，白井1997)．ここで重要文を自動的に抽出することにより要約を作成すると，文数が少なく，一文が長いため，どうしても粗い要約となってしまう．この欠点を補正するために，短文分割を行い，その自動要約における基本的技術への効果を評価した．評価には，文の重要度における順位付けと文字数圧縮を取り上げた．文の順位付けでの評価では，まず，各文を人手及びシステムによりその文の重要度に応じて順位付けを行い，人手により重要と判定された文が，短文分割により分割された場合，分割された文の順位がどうなるかを調査した．次に，記事中の重要な文だけではなく，全部の文を対象として，文の順位付けにおける短文分割の自動要約への影響を調べるために，人手とシステムにより順位付けされた結果の類似度を算出し，短文分割の前後での変化を調べた．この類似度には，スペアマンの順位相関関係係数を用いた．また，文の不要部分を特定して，それを短い表現への言い換えや，削除により，文字数を削減する「文字数圧縮」においても短文分割の前後での圧縮率の違いを算出することにより，短文分割の効果を評価した．以下に，まず，本研究の対象とした原稿を紹介し，短文分割の条件，短文分割の自動要約の基本的技術への影響について記述する．