情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

自然言語処理の分野において、生成的要約は重要なタスクの一つであり、近年、アテンションを取り入れたエンコーダデコーダモデルによる研究が盛んに行われている。本論文では、ネット上のあるニュース記事のURLをツイッター上で共有する複数のツイートから、その要約を生成するような複文要約モデルを提案する。学習に用いたデータセットには、各ツイートを教師信号の文に対する言い換え表現とみなした場合の意味的類似度がラベル付けされている。本研究では、アテンションを取り入れることにより、意味的類似度の高いツイートだけを選別した場合と、事前にツイートを選別しない場合において、性能にどのような影響があるのかを検証する。