本研究は、従来の感情ロスレス要約（SLS）を拡張し、より豊かな感情表現と自然な要約生成を実現する手法を提案する。まず感情分析をポジ／ネガの二値分類から、喜び・怒り・悲しみなどの多クラス感情分類へ拡張し、文書の感情プロファイルを精密に捉える。次に要約手法を抽出型（削除方式）から生成型に切り替え、内容を圧縮しつつ滑らかで一貫した文を生成する。さらに生成過程に感情ラベルを組み込み、要約が元文書の主要な感情傾向を保持するよう制御する。これにより内容と感情の両面で原文に忠実な要約生成を可能にする。