多目的遺伝的アルゴリズムを用いた言語概念ベクトルの類似度計算による小説要約システムの性能評価

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<p>現代では数多くの小説が存在し，また毎年多くの小説が発表されている．膨大な小説の中から人々が好みの小説を探す手段の一つとなる，小説の自動要約システムを提案する．文書の要約は文抽出による手法が主流であり，本提案システムでも小説中の重要文抽出によって小説の要約を試みている．また重要文の抽出を文の組み合わせ最適化間題とみなし要約を行う．本提案システムは，言語概念ベクトルを用いた意味的な類似度計算などの複数の関数を使用し，多目的最適化を行うものである言語概念ベクトル化にはword2vecとfasttextを用い，多目的最適化を多目的遺伝的アルゴリズムの一種であるNon-dominated Sorting Genetic Algorithm-II(NSGA-II)を用いてシステムを構築した．本稿では，小説要約システムの構築及び， ROUGEを用いた要約システムの性能評価を行った結果について述べる．また小説の要約を生成する際に問題となるネタバレを回避するための予備実験の結果についても述べる．</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390575495615138048
  • DOI
    10.57413/wii.11.0_7
  • ISSN
    27582922
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用可

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