\begin{table}[b]\caption{2016年3月27日ソフトバンク対楽天戦10回表のPlay-by-playデータ}\label{tb:pbp}\input{02table01.tex}\end{table}\begin{table}[b]\caption{2016年3月27日ソフトバンク対楽天戦10回表のイニング速報}\label{tb:inning_report}\input{02table02.tex}\end{table}\begin{table}[b]\caption{2016年3月27日ソフトバンク対楽天戦の戦評}\label{tb:game_report}\input{02table03.tex}\end{table}スポーツの分野で特に人気の高い野球やサッカーなどでは，試合の速報がWebなどで配信されている．特に，日本で人気のある野球では，試合中にリアルタイムで更新されるPlay-by-playデータやイニング速報，試合終了直後に更新される戦評など様々な速報がある．Play-by-playデータ，イニング速報，戦評の例をそれぞれ表\ref{tb:pbp}，表\ref{tb:inning_report}，表\ref{tb:game_report}に示す．Play-by-playデータ（表~\ref{tb:pbp}）は打席ごとにアウト数や出塁状況の変化，打撃内容などの情報を表形式でまとめたデータである．イニング速報（表\ref{tb:inning_report}）はイニング終了時に更新されるテキストであり，イニングの情報を網羅的に説明したテキストである．戦評（表\ref{tb:game_report}）は試合が動いたシーンにのみ着目したテキストであり，試合終了後に更新される．特に，戦評には“0-0のまま迎えた”や“試合の均衡を破る”のような試合の状況をユーザに伝えるフレーズ（本論文ではGame-changingPhrase;GPと呼ぶ）が含まれているのが特徴である．戦評では，“先制”という単語のみでイニングの結果を説明するだけでなく，“試合の均衡を破る”といったフレーズを利用することで，先制となった得点の重要度をユーザは知ることができる．また，“0-0のまま迎えた”というフレーズが利用されていると，ユーザは試合が膠着し，緊迫しているという状況を知ることができる．本研究ではこのような試合の状況をユーザに伝えるフレーズをGPと定義する．これらの速報は，インターネットを介して配信されているため，スマートフォンやタブレット端末など様々な表示領域のデバイスで閲覧されている．また，ユーザはカーナビなどに搭載されている音声対話システムを通じてリアルタイムで速報にアクセスすることも考えられる．このような需要に対して，イニング速報はイニングの情報を網羅的に説明したテキストであり，比較的長い文であるため，表示領域に制限のあるデバイスでは読みづらい．音声対話システムの出力だと考えると，より短く，端的に情報を伝えられる文の方が望ましい．また戦評はGPが含まれており試合の状況を簡単に知ることができるが，試合が動いた数打席にのみ言及したものであり，試合終了後にしか更新されない．このようなそれぞれの速報の特徴を考慮すると，任意の打席に対してGPを含むイニングの要約文を生成することは，試合終了後だけでなく，リアルタイムで試合の状況を知りたい場合などに非常に有益であると考えられる．そこで，任意の打席に対してGPを含むイニングの要約文を自動生成する．本研究ではPlay-by-playデータからイニングの要約文の生成に取り組む．また，要約文を生成する際に，GPを制御することで，GPを含まないシンプルな要約文とGPを含む要約文の2つを生成する．文を生成する手法としては，古くから用いられてきた手法にテンプレート型文生成手法\cite{mckeown1995}がある．また，近年ではEncoder-Decoderモデル\cite{Sutskever2014}を利用した手法\cite{Rush2015}も盛んに研究されている．本研究では，テンプレート型生成手法，Encoder-Decoderモデルを利用した手法の2つを提案する．テンプレート型文生成手法\cite{mckeown1995,mcroy2000}とは，生成する文の雛形となるテンプレートを事前に用意し，テンプレートに必要な情報を補完することで文を生成する手法である．岩永ら\cite{iwanaga2016}は，野球の試合を対象とし，テンプレート型文生成手法により，戦評の自動生成に取り組んでいる．彼らは，事前に人手でテンプレートとそのテンプレートを利用する条件を用意し，戦評を自動生成する手法を提案している．テンプレート型文生成手法では，文法的に正確な文が生成できるといった利点があるが，テンプレートを事前に用意することはコストが大きいといった欠点がある．そこで，本研究ではこの欠点を補うためにテンプレートを自動で生成する文生成手法を提案する．また，近年では深層学習の発展により，機械翻訳\cite{cho2014,Luong2015}やヘッドライン生成\cite{Rush2015}など文生成分野における様々なタスクでEncoder-Decoderモデルを利用した多くの研究成果が報告されている．本研究では，テンプレート型生成手法に加え，Encoder-Decoderモデルを利用した要約文生成手法も提案する．本研究の目的は，読み手が試合の状況を理解しやすい要約文を生成するため，要約文にGPを組み込むことである．そこで，入力データが与えられたときに，GPを含む戦評を出力するように大量の入出力の組を用いてEncoder-Decoderを学習させることが考えられる．しかし，戦評は試合終了後にしか更新されないため，1試合に1つの戦評しか手に入れることができず，大量の学習データを用意することが困難である．この問題を緩和するため，Encoder-Decoderモデルと転移学習を組み合わせたモデルを提案する．本研究では，テンプレート型生成手法（\ref{sec:template_method}章），Encoder-Decoderモデルを利用した手法（以降，ニューラル型生成手法）（\ref{sec:neural_method}章）の2つを提案し，生成された要約文を比較，考察する．本論文の主な貢献は以下の4つである．\begin{itemize}\item野球のイニング要約タスクについて，テンプレート型生成手法とニューラル型生成手法を提案する．\itemテンプレート型手法では，テンプレートを自動獲得する手法を導入する．\itemニューラル型手法では，転移学習を利用し，戦評のデータ数が十分ではないという問題点を緩和する．\itemGPを含まないシンプルな文とGPを含む文の2種類の要約文の生成を提案し，その有効性を検証する．\end{itemize}