\label{sec:intro}インターネット上の会話が活発化するにつれ，会話文の自動要約技術の必要性は益々増している．ニューラルネットワークを使用したモデルは教師あり要約において，高い性能を発揮しているが，教師なし要約への応用は未だ限定的である．教師あり要約モデルの学習には，数万の要約-本文対が必要になる．あらゆるドメインにおいてこれらの対データを用意することは現実的ではないため，教師なし要約の手法が求められている．我々は返信を伴う会話形式のテキストを対象とした教師なし要約手法を提案する．過去，多くの教師なし要約手法が提案されてきた．文の類似度グラフのCentralityを使用した手法は強力な教師なし要約手法であり\cite{mihalcea-tarau-2004-textrank,Erkan:2004:LGL:1622487.1622501,zheng-lapata-2019-sentence}，会話文の要約にも応用されている\cite{mehdad-etal-2014-abstractive,shang-etal-2018-unsupervised}．Centralityの他にも，文の特徴量ベクトルのCentroid\cite{gholipour-ghalandari-2017-revisiting}，Kullback-Leiblerdivergence\cite{haghighi-vanderwende-2009-exploring}，ReconstructionLoss\cite{He:2012:DSB:2900728.2900817,Liu:2015:MSB:2887007.2887035,ma-etal-2016-unsupervised-multi}，単語をノードとした有向グラフの経路スコア計算\cite{mehdad-etal-2014-abstractive,shang-etal-2018-unsupervised}などが，要約に使われている．上記全ての手法の前提にあるのは，重要なトピックは文書中に高頻度に言及されるという点である．しかし，重要なトピックは必ずしも高頻度に言及されるわけではない．そのため，もし重要なトピックの言及回数が少ない場合，上記手法は重要文の抽出に失敗する．より高精度の要約を実現するためには，“頻度”とは異なる文書の側面に着目する必要がある．頻度とは異なる文書の重要度の指標として，我々は“引用のされやすさ”に着目する．我々は，メールや投稿文に返信する際，投稿の一部分を引用することがある．具体例を図\ref{fig:quote}に示す．右側の返信の例にあるように．引用文は，引用符“＞”から始まり，返信先の投稿文中の文・フレーズと一致する箇所を指す．高頻度に引用される箇所は重要であると考えられるため，引用される箇所を予測できれば，本文中で言及される頻度に関わらず，重要な情報を含む文を抽出できると考えられる．過去の研究に，引用を要約モデルに補助的に利用したものがある．Careniniは，引用文に現れる単語に重み付けをし，Centroidベースの要約手法の精度を向上させた\cite{Carenini:2007:SEC:1242572.1242586,oya-carenini-2014-extractive}．ただし，ほとんどの返信は明示的な引用を含まない．そのため，引用を直接教師データとして扱うことは難しい．我々は，引用文を教師として使用せずに引用箇所を抽出できるモデル，ImplicitQuoteExtractor（IQE：暗黙的引用抽出器）を提案する．図\ref{fig:quote}に示す例のように，引用文は返信が言及している投稿の箇所であるため，明示的な引用が無い場合にも，返信内容から本来引用されるべき箇所を間接的に特定できる．これを暗黙的引用と呼称する．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%fig.1\begin{figure}[t]\begin{center}\includegraphics{28-2ia9f1.pdf}\end{center}\hangcaption{投稿と引用付きの返信と引用無しの返信の例．暗黙的引用は，返信が言及している投稿の一部であるが，返信には明示的に示されていないものを指す．}\label{fig:quote}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%IQEは，返信によって言及される箇所を特定することにより，明示的な引用なしに，引用箇所を抽出することを目指す．IQEは投稿と返信候補のみを学習に使用し，明示的な引用を使用しない．返信候補は，投稿に対する実際の返信，あるいはランダムにサンプリングされた返信である．学習タスクは，返信候補が実際の返信であるかどうかを判定することである．IQEは，投稿から少数の文を抽出し，これを真偽判定の特徴量に使う．IQEは返信候補の真偽判定の性能を向上させるように文抽出のパラメータを学習するので，返信が言及しやすい文を要約として抽出するようになる．要約は本文のみから作成する必要があり，返信に依存してはならない．そのため，IQEは抽出文の選択に，返信の特徴量を使わない．すなわち，IQEは学習時にのみ返信を必要とし，評価時には必要としない．IQEが抽出するのは返信に依存した引用箇所では無く，返信によって最も引用されやすい箇所となる．IQEを2つのメールデータセット，Enron要約データセット\cite{loza-etal-2014-building}の業務メールと私用メールで評価し，また，ソーシャルメディアのデータセットとして，RedditTIFUデータセット\cite{kim-etal-2019-abstractive}でも評価を行い，多くのベースラインの性能を上回ることを確認した．提案したモデルは2つの仮説に基づいている．1つは提案モデルが引用を抽出できるという点である．IQEは引用抽出を目的としているが，引用を教師として使用していないため，実際に引用される文を抽出できるかは明らかでない．そのため，我々は，提案モデルがどの程度引用を抽出できるか評価する．もう1つの仮説は，引用は要約として有用であるという点である．先行研究\cite{Carenini:2007:SEC:1242572.1242586,oya-carenini-2014-extractive}は引用文を利用して，Centroid要約モデルの性能を向上させ，引用が要約に有効であることを示した．しかしながら，これらの先行研究は引用を補助的な特徴量として使用しているため，引用それ自体が要約になりうるかは明らかでない．これを検証するため，我々は引用を要約とみなし，そのROUGE値を評価することで，引用が要約として有用であるかを評価する．引用が多数存在するRedditデータセットで，上記2点の仮説を検証し，仮説を裏付ける結果を得た．また，定量的，定性的2つの観点で，頻度ベースの既存手法が抽出できない重要文を提案モデルが抽出できることを示した．本研究の貢献は以下の3つである．\begin{itemize}\item言及頻度に依存した従来の教師なし抽出型要約手法の問題点を指摘し，新たな文書の重要度の指標として“返信による引用のされやすさ”を提案，実験により有効性を示した．\itemEnd-to-endで学習可能な教師なし抽出型要約モデル，ImplicitQuoteExtractor(IQE)を提案し，ベースラインと同等の性能を示すことを2つのメールデータセットと1つのソーシャルメディアデータセットを対象にした評価実験によって示した．\item引用を実際に含むソーシャルメディアデータセットを使い，提案モデルが引用を抽出しやすいこと，また，引用が要約に有用であることを示した．\end{itemize}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%