Intelligent Information Presentation Based on Collaboration between 2D Chart and Text–With an Example of Nikkei Stock Average Text and Its 2D Charts Presentation

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  • グラフとテキストの協調による知的な情報提示手法―日経平均株価テキストとグラフの提示を例にして
  • グラフ ト テキスト ノ キョウチョウ ニ ヨル チテキナ ジョウホウ テイジ シュホウ ニッケイ ヘイキン カブカ テキスト ト グラフ ノ テイジ オ レイ ニ シテ
  • ヒューマンインタフェース基礎

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本研究では，知的情報提示技術開発の一環として，日経平均株価のグラフ（チャート）の表示状態および指定された期間に合わせて，そのグラフと対応した日経平均株価の動向を説明するテキストを動的に生成するシステムの開発を行う．日経平均株価の動向を説明するテキストを生成する際に，その期間のニュースを要約する機能，および，1 日の株価の動向をそのグラフの形状から認識し，言語で説明する機能を提案する．テキスト要約機能に関しては，要約する対象となるニュースとして，国立情報学研究所主導のワークショップ「動向情報の要約と可視化」（NTCIR-5）により提供されている，MuST コーパス中の日経平均株価について集められた本文を利用する．そのテキスト情報と数値情報を連携させることにより，グラフの表示状態と協調して，MuST コーパスから重要文を抽出する手法を用いてテキスト要約を行う．また，テキスト生成機能は，線形最小二乗法を用いて，5 次多項式によるグラフの近似曲線を作り，その近似曲線の振舞いをパターンによってとらえる．コーパスを分析することから得られた日経平均株価の挙動を説明するのに適切な言語表現をあてはめることにより，グラフの挙動を説明するテキスト生成を行う．

As a study of developing an intelligent information presentation technology, we develop a system with two functions: one is the function of summarizing news articles about Nikkei stock average corresponding to its 2-D chart representation state and generating a text which explains the behavior of 2-D chart of the stock average trends. As the target news article to be summarized, we use an annotated corpus called MuST corpus that is provided by a pilot workshop “A Workshop on Multimodal Summarization for Trend Information (MuST)” (NTCIR-5) hosted by National Institute of Informatics. By linking the news articles of the MuST corpus with numerical data of the stock average, a summarized text is produced by extracting important sentences from the news articles corresponding to its 2-D chart representation state. As for the text generation function, we have applied linear least squares to produce an approximate chart to the original 2-D chart so that we can observe the behavior of the 2-D chart through recognizing the shape of the approximate chart. The shape of the approximate chart is broken down into several patterns of partial shape that are expressed with linguistic expressions extracted from the news articles about the stock average. By finding proper words and short sentences to express the shape of the approximate chart, a text explaining the behavior of 2-D chart is generated.

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