JP2002197097A - 記事要約文生成装置，記事要約文生成処理方法および記事要約文生成処理プログラムの記録媒体 - Google Patents
記事要約文生成装置，記事要約文生成処理方法および記事要約文生成処理プログラムの記録媒体Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 新聞記事などを入力し，記事特有の定型パタ
ーンの情報を利用することによって，適切な要約文を自
動生成する。 【解決手段】 新聞記事などの要約文生成対象となる記
事に現れやすい文章またはその一部のパターンをルール
テーブル１０５として保存しておき，単語情報抽出部１
０４においてルールテーブル１０５と入力記事内の複数
の文章との照合を行うことにより，重要な語句を抽出
し，第１言語文生成部１０６，第２言語文生成部１０８
において，抽出した語句をあらかじめ用意されている第
１言語文テンプレート１０７，第２言語文テンプレート
１０９に埋め込むことにより，第１言語または第２言語
の要約文を生成する。
ーンの情報を利用することによって，適切な要約文を自
動生成する。 【解決手段】 新聞記事などの要約文生成対象となる記
事に現れやすい文章またはその一部のパターンをルール
テーブル１０５として保存しておき，単語情報抽出部１
０４においてルールテーブル１０５と入力記事内の複数
の文章との照合を行うことにより，重要な語句を抽出
し，第１言語文生成部１０６，第２言語文生成部１０８
において，抽出した語句をあらかじめ用意されている第
１言語文テンプレート１０７，第２言語文テンプレート
１０９に埋め込むことにより，第１言語または第２言語
の要約文を生成する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は，新聞，雑誌，論文
等の記事を要約する記事要約文生成装置に関し，特に新
聞記事などの特有の定型パターンの情報を利用すること
によって，記事の適切な要約文を生成することを可能に
した装置に関するものである。
等の記事を要約する記事要約文生成装置に関し，特に新
聞記事などの特有の定型パターンの情報を利用すること
によって，記事の適切な要約文を生成することを可能に
した装置に関するものである。
【０００２】第１言語で記述された新聞記事の要約文自
動生成，第２言語に翻訳した要約文自動生成，新聞記事
の見出し自動生成，および他言語ヘッドライン自動生成
などに用いることができる。
動生成，第２言語に翻訳した要約文自動生成，新聞記事
の見出し自動生成，および他言語ヘッドライン自動生成
などに用いることができる。
【０００３】
【従来の技術】新聞記事の本文から自動的に要約文を生
成する技術として，「日本語記事の重要情報に基づく英
文ヘッドライン生成法」（言語処理学会第５回年次大会
論文集，ｐｐ１７−２０，１９９９）がある。この手法
は，新聞記事本文から重要文を選定し，各単語から最も
重要になる動詞（主動詞）を決定し，主動詞のＳＶＯに
相当する単語を抽出して文を生成し，日本語要約文，英
語要約文として出力するものである。
成する技術として，「日本語記事の重要情報に基づく英
文ヘッドライン生成法」（言語処理学会第５回年次大会
論文集，ｐｐ１７−２０，１９９９）がある。この手法
は，新聞記事本文から重要文を選定し，各単語から最も
重要になる動詞（主動詞）を決定し，主動詞のＳＶＯに
相当する単語を抽出して文を生成し，日本語要約文，英
語要約文として出力するものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】従来の方法では，重要
語句が１文に存在せず複数の文に散在している場合，記
事に対する適切な要約文を生成することができない。ま
た，新聞記事には独特の定型パターンを持つ種類の記事
があり，重要語句が通常のＳＶＯに相当する単語中に使
用されていない場合がある。この場合も，要約文に適切
な単語情報を得ることができず，記事に対する適切な要
約文を生成することができないといった問題があった。
語句が１文に存在せず複数の文に散在している場合，記
事に対する適切な要約文を生成することができない。ま
た，新聞記事には独特の定型パターンを持つ種類の記事
があり，重要語句が通常のＳＶＯに相当する単語中に使
用されていない場合がある。この場合も，要約文に適切
な単語情報を得ることができず，記事に対する適切な要
約文を生成することができないといった問題があった。
【０００５】本発明は，これらの問題を解決し，記事要
約文に必要な重要語句が１文に存在せず複数の文に散在
している場合や，重要語句が通常のＳＶＯに相当する単
語中に使用されていない場合でも，新聞記事などの特有
の定型パターンの情報を利用することによって，記事の
適切な要約文を生成することができるようにすることを
目的としている。
約文に必要な重要語句が１文に存在せず複数の文に散在
している場合や，重要語句が通常のＳＶＯに相当する単
語中に使用されていない場合でも，新聞記事などの特有
の定型パターンの情報を利用することによって，記事の
適切な要約文を生成することができるようにすることを
目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は，上記課題を解
決するため，新聞記事などの要約文生成対象となる記事
に現れやすい文章またはその一部のパターン情報をルー
ルテーブルとして保存しておき，このルールテーブル中
のパターン情報と入力記事内の複数の文章との照合を行
なうことにより，重要な語句を抽出し，抽出した語句を
あらかじめ用意されているテンプレートに埋め込むこと
を最も主要な特徴とする。
決するため，新聞記事などの要約文生成対象となる記事
に現れやすい文章またはその一部のパターン情報をルー
ルテーブルとして保存しておき，このルールテーブル中
のパターン情報と入力記事内の複数の文章との照合を行
なうことにより，重要な語句を抽出し，抽出した語句を
あらかじめ用意されているテンプレートに埋め込むこと
を最も主要な特徴とする。
【０００７】入力記事が第１言語で記述されているもの
である場合に，第１言語文のテンプレートを用意してお
くことにより，入力記事と同じ言語の要約文を生成する
ことができるとともに，第２言語文のテンプレートを用
意しておくことにより，第１言語とは異なる第２言語の
要約文を生成することもできる。
である場合に，第１言語文のテンプレートを用意してお
くことにより，入力記事と同じ言語の要約文を生成する
ことができるとともに，第２言語文のテンプレートを用
意しておくことにより，第１言語とは異なる第２言語の
要約文を生成することもできる。
【０００８】ルールテーブルに格納されたパターン情報
の各フレームを特徴づけるキー情報をフレームごとにフ
レームキーテーブルに用意しておき，これを用いて入力
記事とキー情報とのマッチ率を計算し，計算したマッチ
率によってフレームを選択する手段を設けることによっ
て，ルールテーブルの参照による照合処理を効率よく実
行することができる。
の各フレームを特徴づけるキー情報をフレームごとにフ
レームキーテーブルに用意しておき，これを用いて入力
記事とキー情報とのマッチ率を計算し，計算したマッチ
率によってフレームを選択する手段を設けることによっ
て，ルールテーブルの参照による照合処理を効率よく実
行することができる。
【０００９】さらに，入力記事を形態素解析する手段を
設け，ルールテーブルとの照合によって抽出する語句の
特徴を形態素解析の結果で限定することにより，重要な
語句を精度よく抽出することが可能になる。
設け，ルールテーブルとの照合によって抽出する語句の
特徴を形態素解析の結果で限定することにより，重要な
語句を精度よく抽出することが可能になる。
【００１０】以上の各処理手段をコンピュータによって
実現するためのプログラムは，コンピュータが読み取り
可能な可搬媒体メモリ，半導体メモリ，ハードディスク
などの適当な記録媒体に格納することができる。
実現するためのプログラムは，コンピュータが読み取り
可能な可搬媒体メモリ，半導体メモリ，ハードディスク
などの適当な記録媒体に格納することができる。
【００１１】本発明では，記事要約文に必要な重要語句
が１文に存在せず複数の文に散在している場合や，重要
語句が通常のＳＶＯに相当する単語中に使用されていな
い場合でも，新聞記事などの特有の定型パターンの情報
を利用することによって，記事の適切な要約文を生成す
ることが可能になる。
が１文に存在せず複数の文に散在している場合や，重要
語句が通常のＳＶＯに相当する単語中に使用されていな
い場合でも，新聞記事などの特有の定型パターンの情報
を利用することによって，記事の適切な要約文を生成す
ることが可能になる。
【００１２】また，第１言語で記述された記事から第２
言語要約文の生成が可能になり，特に，新聞記事などの
特定の種類の記事に特有のスタイルに合った要約文を生
成することが可能になる。
言語要約文の生成が可能になり，特に，新聞記事などの
特定の種類の記事に特有のスタイルに合った要約文を生
成することが可能になる。
【００１３】
【発明の実施の形態】以下では，新聞記事を入力し，そ
の要約文を生成する例を説明するが，本発明は，新聞記
事に限らず雑誌や論文などの新聞記事以外の記事につい
ても同様に適用することができる。
の要約文を生成する例を説明するが，本発明は，新聞記
事に限らず雑誌や論文などの新聞記事以外の記事につい
ても同様に適用することができる。
【００１４】図１は，本発明に係る記事要約文生成装置
の概略構成を示す。図１において，第１言語新聞記事１
００は，第１言語で記述された要約文生成対象となる電
子文書化された記事である。入力装置１０１は，第１言
語新聞記事１００を入力する装置である。フレーム選択
部１０２は，各フレームを特徴づけるキー情報がフレー
ムごとに格納されたフレームキーテーブル１０３を用い
て，入力記事とキー情報とのマッチ率を計算することに
よりフレームを選択する手段である。
の概略構成を示す。図１において，第１言語新聞記事１
００は，第１言語で記述された要約文生成対象となる電
子文書化された記事である。入力装置１０１は，第１言
語新聞記事１００を入力する装置である。フレーム選択
部１０２は，各フレームを特徴づけるキー情報がフレー
ムごとに格納されたフレームキーテーブル１０３を用い
て，入力記事とキー情報とのマッチ率を計算することに
よりフレームを選択する手段である。
【００１５】単語情報抽出部１０４は，フレーム名と記
事に現れやすい文章またはその一部のパターン情報とが
格納されたルールテーブル１０５中のパターン情報と入
力記事との照合によって入力記事から単語情報を抽出す
る手段である。
事に現れやすい文章またはその一部のパターン情報とが
格納されたルールテーブル１０５中のパターン情報と入
力記事との照合によって入力記事から単語情報を抽出す
る手段である。
【００１６】第１言語文生成部１０６は，第１言語文に
よる要約文のパターン化されたテンプレートを記憶する
第１言語文テンプレート１０７と，単語情報抽出部１０
４により抽出した単語情報とによって，入力記事の第１
言語要約文１１１を生成する手段である。第２言語文生
成部１０８は，第２言語文のテンプレートを記憶する第
２言語文テンプレート１０９と，単語情報抽出部１０４
により抽出した単語情報とによって，入力記事の第２言
語要約文１１２を生成する手段である。
よる要約文のパターン化されたテンプレートを記憶する
第１言語文テンプレート１０７と，単語情報抽出部１０
４により抽出した単語情報とによって，入力記事の第１
言語要約文１１１を生成する手段である。第２言語文生
成部１０８は，第２言語文のテンプレートを記憶する第
２言語文テンプレート１０９と，単語情報抽出部１０４
により抽出した単語情報とによって，入力記事の第２言
語要約文１１２を生成する手段である。
【００１７】出力装置１１０は，第１言語文生成部１０
６により生成した第１言語要約文１１１および第２言語
文生成部１０８により生成した第２言語要約文１１２
を，ディスプレイ，プリンタまたは外部記憶装置等に出
力する。
６により生成した第１言語要約文１１１および第２言語
文生成部１０８により生成した第２言語要約文１１２
を，ディスプレイ，プリンタまたは外部記憶装置等に出
力する。
【００１８】形態素解析部１１３は，入力記事について
所定の形態素辞書（図示省略）を用いて形態素解析を行
なう。この結果をフレーム選択部１０２もしくは単語情
報抽出部１０４に通知する。
所定の形態素辞書（図示省略）を用いて形態素解析を行
なう。この結果をフレーム選択部１０２もしくは単語情
報抽出部１０４に通知する。
【００１９】〔第１の実施の形態〕第１の実施の形態と
して，日本文の第１言語新聞記事１００を入力して日本
文による第１言語要約文１１１を生成する場合の構成例
を説明する。第１の実施の形態では，図１に示すモジュ
ールのうち，１００〜１０１，１０４〜１０７，１１０
〜１１１のモジュールを用いる。
して，日本文の第１言語新聞記事１００を入力して日本
文による第１言語要約文１１１を生成する場合の構成例
を説明する。第１の実施の形態では，図１に示すモジュ
ールのうち，１００〜１０１，１０４〜１０７，１１０
〜１１１のモジュールを用いる。
【００２０】図２に，本実施の形態を説明するための要
約文生成対象となる日本文による第１言語新聞記事１０
０の例を示す。なお，後述する他の実施の形態において
も同様に図２の日本文新聞記事の要約文を生成する例に
ついて説明する。
約文生成対象となる日本文による第１言語新聞記事１０
０の例を示す。なお，後述する他の実施の形態において
も同様に図２の日本文新聞記事の要約文を生成する例に
ついて説明する。
【００２１】図１において，図２に示す第１言語新聞記
事１００が入力装置１０１によって入力され，その記事
は単語情報抽出部１０４に渡される。単語情報抽出部１
０４による処理例を，図３，図４を用いて詳しく説明す
る。図３は単語情報抽出部１０４の処理フローチャー
ト，図４は単語情報抽出部１０４で使用されるルールテ
ーブル１０５の一例を示す。
事１００が入力装置１０１によって入力され，その記事
は単語情報抽出部１０４に渡される。単語情報抽出部１
０４による処理例を，図３，図４を用いて詳しく説明す
る。図３は単語情報抽出部１０４の処理フローチャー
ト，図４は単語情報抽出部１０４で使用されるルールテ
ーブル１０５の一例を示す。
【００２２】単語情報抽出部１０４では，図３に示す処
理によって，図４に示すルールテーブル１０５の先頭か
ら順にフレームを選び，フレームと記事の照合を行な
う。
理によって，図４に示すルールテーブル１０５の先頭か
ら順にフレームを選び，フレームと記事の照合を行な
う。
【００２３】ルールテーブル１０５には，抽出する単語
の位置を示すスロット情報を含むフレームが格納されて
いる。フレームは，入力記事との照合を行なうための，
新聞記事に現れやすい文章またはその一部のパターンで
あり，各々にフレームを識別する情報（これをフレーム
名と呼ぶ）が付与されている。スロット情報に，必要に
応じて抽出する単語の特徴（品詞等）を示す情報を含ま
せてもよい。
の位置を示すスロット情報を含むフレームが格納されて
いる。フレームは，入力記事との照合を行なうための，
新聞記事に現れやすい文章またはその一部のパターンで
あり，各々にフレームを識別する情報（これをフレーム
名と呼ぶ）が付与されている。スロット情報に，必要に
応じて抽出する単語の特徴（品詞等）を示す情報を含ま
せてもよい。
【００２４】単語情報抽出部１０４は，まず最初に，処
理１０４１によって，ルールテーブル１０５から先頭の
地震−００１フレーム１０５１を選択し，フレーム「、
＜地名＞に津波注意報が出された。」と，スロット情報
＜地名＞を獲得する。次に，フレーム１０５１と入力記
事２０（図２の第１言語新聞記事１００）とを照合する
が，マッチする部分がないため，スロット＜地名＞の情
報を獲得することができない。スロットが埋まらなかっ
た場合，ルールテーブル１０５から次のフレームを選択
する（処理１０４１，１０４２）。
理１０４１によって，ルールテーブル１０５から先頭の
地震−００１フレーム１０５１を選択し，フレーム「、
＜地名＞に津波注意報が出された。」と，スロット情報
＜地名＞を獲得する。次に，フレーム１０５１と入力記
事２０（図２の第１言語新聞記事１００）とを照合する
が，マッチする部分がないため，スロット＜地名＞の情
報を獲得することができない。スロットが埋まらなかっ
た場合，ルールテーブル１０５から次のフレームを選択
する（処理１０４１，１０４２）。
【００２５】次に，ルールテーブル１０５から地震−０
０２フレーム１０５２を選択し，フレーム「死傷者の数
は＜数字＞人」と，スロット情報を獲得するが，入力記
事２０とマッチする部分がないため，スロット＜数字＞
の情報を獲得することができない。スロットが埋まらな
かったので，ルールテーブル１０５から次のフレームを
選択する（処理１０４１，１０４２）。
０２フレーム１０５２を選択し，フレーム「死傷者の数
は＜数字＞人」と，スロット情報を獲得するが，入力記
事２０とマッチする部分がないため，スロット＜数字＞
の情報を獲得することができない。スロットが埋まらな
かったので，ルールテーブル１０５から次のフレームを
選択する（処理１０４１，１０４２）。
【００２６】次に，ルールテーブル１０５から地震−０
０３フレーム１０５３を選択し，フレーム「、＜地名＞
で震度＜数字＞（＊震）の地震があった。」と，スロッ
ト情報を獲得する。地震−００３フレーム１０５３と入
力記事２０とを照合すると，「、関東地方で」がマッチ
するが，「震度＜数字＞（＊震）」とマッチする部分が
ないため，スロット＜数字＞の情報を獲得することがで
きない。スロットが埋まらなかったので，ルールテーブ
ル１０５から次のフレームを選択する（処理１０４１，
１０４２）。なお，フレーム中の”＊”は，ワイルドカ
ードであり，任意の文字または文字列と一致することを
表す。
０３フレーム１０５３を選択し，フレーム「、＜地名＞
で震度＜数字＞（＊震）の地震があった。」と，スロッ
ト情報を獲得する。地震−００３フレーム１０５３と入
力記事２０とを照合すると，「、関東地方で」がマッチ
するが，「震度＜数字＞（＊震）」とマッチする部分が
ないため，スロット＜数字＞の情報を獲得することがで
きない。スロットが埋まらなかったので，ルールテーブ
ル１０５から次のフレームを選択する（処理１０４１，
１０４２）。なお，フレーム中の”＊”は，ワイルドカ
ードであり，任意の文字または文字列と一致することを
表す。
【００２７】次に，ルールテーブル１０５から地震−０
０４フレーム１０５４を選択し，フレーム「各地の震度
は次の通り。（改行）震度＜数字＞（＊震）＜地名
＞、」と，スロット情報を獲得する。地震−００４フレ
ーム１０５４と入力記事２０とを照合すると，入力記事
２０の「各地の震度は次の通り。（改行）震度３（弱
震）東京、」と，地震−００４フレーム１０５４「各地
の震度は次の通り。（改行）震度＜数字＞（＊震）＜地
名＞、」とがマッチするため，図５に示す単語情報３０
のように，スロット＜数字＞には単語情報「３」が，ス
ロット＜地名＞には単語情報「東京」が入力される。
０４フレーム１０５４を選択し，フレーム「各地の震度
は次の通り。（改行）震度＜数字＞（＊震）＜地名
＞、」と，スロット情報を獲得する。地震−００４フレ
ーム１０５４と入力記事２０とを照合すると，入力記事
２０の「各地の震度は次の通り。（改行）震度３（弱
震）東京、」と，地震−００４フレーム１０５４「各地
の震度は次の通り。（改行）震度＜数字＞（＊震）＜地
名＞、」とがマッチするため，図５に示す単語情報３０
のように，スロット＜数字＞には単語情報「３」が，ス
ロット＜地名＞には単語情報「東京」が入力される。
【００２８】スロットが全て埋まったので（処理１０４
３），単語情報３０の「３」「東京」を，次の処理を行
なう第１言語文生成部１０６に渡す。
３），単語情報３０の「３」「東京」を，次の処理を行
なう第１言語文生成部１０６に渡す。
【００２９】次に，図１における第１言語文生成部１０
６の処理例を，図６，図７を用いて詳しく説明する。図
６は第１言語文生成部１０６の処理フローチャート，図
７は第１言語を日本語とした場合に使用される第１言語
文テンプレート１０７の一例を示す。
６の処理例を，図６，図７を用いて詳しく説明する。図
６は第１言語文生成部１０６の処理フローチャート，図
７は第１言語を日本語とした場合に使用される第１言語
文テンプレート１０７の一例を示す。
【００３０】第１言語文生成部１０６は，単語情報抽出
部１０４が抽出した単語情報３０と，図７に示す日本語
の第１言語文テンプレート１０７を用いて，図６に示す
第１言語文生成部１０６の処理１０６１によって日本語
要約文を生成し，その第１言語要約文１１１を出力す
る。例えば，単語情報３０のフレーム名「地震−００
４」から，日本語テンプレート情報１０７１「＜地名＞
で震度＜数字＞の地震が発生。」を獲得し，日本語テン
プレートにおけるスロット部分のスロット＜地名＞に単
語情報「東京」を，スロット＜数字＞に単語情報「３」
を入力する。これによって，日本語の第１言語要約文１
１１として「東京で震度３の地震が発生。」が出力され
る。
部１０４が抽出した単語情報３０と，図７に示す日本語
の第１言語文テンプレート１０７を用いて，図６に示す
第１言語文生成部１０６の処理１０６１によって日本語
要約文を生成し，その第１言語要約文１１１を出力す
る。例えば，単語情報３０のフレーム名「地震−００
４」から，日本語テンプレート情報１０７１「＜地名＞
で震度＜数字＞の地震が発生。」を獲得し，日本語テン
プレートにおけるスロット部分のスロット＜地名＞に単
語情報「東京」を，スロット＜数字＞に単語情報「３」
を入力する。これによって，日本語の第１言語要約文１
１１として「東京で震度３の地震が発生。」が出力され
る。
【００３１】〔第２の実施の形態〕第２の実施の形態と
して，日本文の第１言語新聞記事１００を入力して英文
による第２言語要約文１１２を生成する場合の構成例を
説明する。第２の実施の形態では，図１に示すモジュー
ルのうち，１００〜１０１，１０４〜１０５，１０８〜
１１０，１１２のモジュールを用いる。
して，日本文の第１言語新聞記事１００を入力して英文
による第２言語要約文１１２を生成する場合の構成例を
説明する。第２の実施の形態では，図１に示すモジュー
ルのうち，１００〜１０１，１０４〜１０５，１０８〜
１１０，１１２のモジュールを用いる。
【００３２】第１言語新聞記事１００の入力から単語情
報抽出部１０４までの処理は，前述した第１の実施の形
態と同様であるので，単語情報抽出部１０４が図５に示
す単語情報３０を抽出した後の第２言語文生成部１０８
の処理について，図８，図９を用いて詳しく説明する。
図８は第２言語文生成部１０８の処理フローチャート，
図９は第２言語を英語とした場合に使用される第２言語
文テンプレート１０９の一例を示す。
報抽出部１０４までの処理は，前述した第１の実施の形
態と同様であるので，単語情報抽出部１０４が図５に示
す単語情報３０を抽出した後の第２言語文生成部１０８
の処理について，図８，図９を用いて詳しく説明する。
図８は第２言語文生成部１０８の処理フローチャート，
図９は第２言語を英語とした場合に使用される第２言語
文テンプレート１０９の一例を示す。
【００３３】第２言語文生成部１０８は，単語情報３０
と，図９に示す英語の第２言語文テンプレート１０９を
用いて，図８に示す第２言語文生成部１０８の処理１０
８１，１０８２によって英文ヘッドラインを生成し，そ
の英文ヘッドラインを第２言語要約文１１２の出力とす
る。例えば，図５に示す単語情報３０の抽出単語３０１
を，既存の機械翻訳機によって日英翻訳することによっ
て，単語情報３０には，スロット＜地名＞に”Tokyo ”
の単語情報が，スロット＜数字＞に”three ”の単語情
報が入力される（処理１０８１）。次に，単語情報３０
のフレーム名「地震−００４」から英語テンプレート情
報１０９１”＜数字＞-level earthquake shakes ＜地
名＞．”を獲得し，英語テンプレートにおけるスロット
部分のスロット＜地名＞に単語情報”Tokyo ”を，スロ
ット＜数字＞に単語情報”three”を入れる（処理１０
８２）。これによって，英語要約文”Three-level eart
hquake shakes Tokyo ．”を出力する。
と，図９に示す英語の第２言語文テンプレート１０９を
用いて，図８に示す第２言語文生成部１０８の処理１０
８１，１０８２によって英文ヘッドラインを生成し，そ
の英文ヘッドラインを第２言語要約文１１２の出力とす
る。例えば，図５に示す単語情報３０の抽出単語３０１
を，既存の機械翻訳機によって日英翻訳することによっ
て，単語情報３０には，スロット＜地名＞に”Tokyo ”
の単語情報が，スロット＜数字＞に”three ”の単語情
報が入力される（処理１０８１）。次に，単語情報３０
のフレーム名「地震−００４」から英語テンプレート情
報１０９１”＜数字＞-level earthquake shakes ＜地
名＞．”を獲得し，英語テンプレートにおけるスロット
部分のスロット＜地名＞に単語情報”Tokyo ”を，スロ
ット＜数字＞に単語情報”three”を入れる（処理１０
８２）。これによって，英語要約文”Three-level eart
hquake shakes Tokyo ．”を出力する。
【００３４】〔第３の実施の形態〕上記第１の実施の形
態と第２の実施の形態とを組み合わせることにより，例
えば日本語の第１言語新聞記事１００から日本語の第１
言語要約文１１１と英語の第２言語要約文１１２とを自
動生成することができる。
態と第２の実施の形態とを組み合わせることにより，例
えば日本語の第１言語新聞記事１００から日本語の第１
言語要約文１１１と英語の第２言語要約文１１２とを自
動生成することができる。
【００３５】〔第４の実施の形態〕次に，入力記事から
フレーム選択部１０２によって事前にフレームを選択
し，選択したフレーム情報を用いて単語抽出を行なう第
４の実施の形態について説明する。ここでは，日本語の
第１言語新聞記事１００から日本語の第１言語要約文１
１１と英語の第２言語要約文１１２の両方を自動生成す
るものとするが，どちらか一方だけを生成することもで
きる。この例では，図１に示すモジュールのうち，１０
０〜１１２のモジュールを用いる。
フレーム選択部１０２によって事前にフレームを選択
し，選択したフレーム情報を用いて単語抽出を行なう第
４の実施の形態について説明する。ここでは，日本語の
第１言語新聞記事１００から日本語の第１言語要約文１
１１と英語の第２言語要約文１１２の両方を自動生成す
るものとするが，どちらか一方だけを生成することもで
きる。この例では，図１に示すモジュールのうち，１０
０〜１１２のモジュールを用いる。
【００３６】図１において，第１言語新聞記事１００が
入力装置１０１によって入力され，その入力記事２０
（図２）は，フレーム選択部１０２に渡される。
入力装置１０１によって入力され，その入力記事２０
（図２）は，フレーム選択部１０２に渡される。
【００３７】フレーム選択部１０２の処理例を，図１
０，図１１を用いて詳しく説明する。図１０はフレーム
選択部１０２の処理フローチャート，図１１はフレーム
選択部１０２で使用されるフレームキーテーブル１０３
の一例を示す。ここでは，説明を簡単にするために，フ
レームキーテーブル１０３をルールテーブル１０５とは
別に設けた例を説明するが，フレームキーテーブル１０
３におけるフレームキーをルールテーブル１０５中に組
み込んだ形で一体化して設けることも可能である。
０，図１１を用いて詳しく説明する。図１０はフレーム
選択部１０２の処理フローチャート，図１１はフレーム
選択部１０２で使用されるフレームキーテーブル１０３
の一例を示す。ここでは，説明を簡単にするために，フ
レームキーテーブル１０３をルールテーブル１０５とは
別に設けた例を説明するが，フレームキーテーブル１０
３におけるフレームキーをルールテーブル１０５中に組
み込んだ形で一体化して設けることも可能である。
【００３８】フレーム選択部１０２は，入力装置１０１
から第１言語新聞記事１００の入力記事２０を受け取
り，図１１に示すフレームキーテーブル１０３を用いて
フレームキーと記事のマッチ率を計算する（処理１０２
１）。
から第１言語新聞記事１００の入力記事２０を受け取
り，図１１に示すフレームキーテーブル１０３を用いて
フレームキーと記事のマッチ率を計算する（処理１０２
１）。
【００３９】地震−００１フレーム１０３１の場合，
「地震」「震度」「津波」「注意報」の４単語のうち，
入力記事２０に含まれるものは「地震」「震度」の２単
語なので，マッチ率は２／４＝０．５と計算される。同
様に，地震−００２フレーム１０３２の場合，「地震」
「震度」「死傷者」の３単語のキーのうち，入力記事２
０に含まれるものは「地震」「震度」の２単語なので，
マッチ率は２／３＝０．６６と計算される。同様に，地
震−００３フレーム１０３３の場合，マッチ率は４／４
＝１．０，地震−００４フレーム１０３４の場合，マッ
チ率は４／４＝１．０，地震−００５フレーム１０３５
の場合，マッチ率は４／５＝０．８と計算される。
「地震」「震度」「津波」「注意報」の４単語のうち，
入力記事２０に含まれるものは「地震」「震度」の２単
語なので，マッチ率は２／４＝０．５と計算される。同
様に，地震−００２フレーム１０３２の場合，「地震」
「震度」「死傷者」の３単語のキーのうち，入力記事２
０に含まれるものは「地震」「震度」の２単語なので，
マッチ率は２／３＝０．６６と計算される。同様に，地
震−００３フレーム１０３３の場合，マッチ率は４／４
＝１．０，地震−００４フレーム１０３４の場合，マッ
チ率は４／４＝１．０，地震−００５フレーム１０３５
の場合，マッチ率は４／５＝０．８と計算される。
【００４０】次に処理１０２２によって，マッチ率の高
い順にソートしたフレームリスト１２０（図１２参照）
を作る。マッチ率が同得点のフレームが２つ以上ある場
合，番号の若いフレームの順位を上げる。フレームリス
ト１２０は，順位が高い順に地震−００３フレーム１０
３３＞地震−００４フレーム１０３４＞地震−００５フ
レーム１０３５＞地震−００２フレーム１０３２＞地震
−００１フレーム１０３１，のリストとなる。そのフレ
ームリスト１２０の例を図１２に示す。
い順にソートしたフレームリスト１２０（図１２参照）
を作る。マッチ率が同得点のフレームが２つ以上ある場
合，番号の若いフレームの順位を上げる。フレームリス
ト１２０は，順位が高い順に地震−００３フレーム１０
３３＞地震−００４フレーム１０３４＞地震−００５フ
レーム１０３５＞地震−００２フレーム１０３２＞地震
−００１フレーム１０３１，のリストとなる。そのフレ
ームリスト１２０の例を図１２に示す。
【００４１】次に，本実施の形態における単語情報抽出
部１０４の処理例を，図１３，図４を用いて詳しく説明
する。図１３は単語情報抽出部１０４の処理フローチャ
ートである。単語情報抽出部１０４は，図４に示したル
ールテーブル１０５を使用するものとする。
部１０４の処理例を，図１３，図４を用いて詳しく説明
する。図１３は単語情報抽出部１０４の処理フローチャ
ートである。単語情報抽出部１０４は，図４に示したル
ールテーブル１０５を使用するものとする。
【００４２】図１３に示す単語情報抽出部１０４の処理
１０４４において，順位付けされたフレームリスト１２
０（図１２）から順位の最も高いフレーム，地震−００
３フレーム１２０１を選択し，図４に示すルールテーブ
ル１０５からスロット情報を含むフレーム１０５３の情
報を獲得する。獲得したフレーム情報と入力記事２０と
を照合すると，「、関東地方で」がマッチするが，「震
度＜数字＞（＊震）」とマッチする部分がないため，ス
ロット＜数字＞の情報を獲得することができない。
１０４４において，順位付けされたフレームリスト１２
０（図１２）から順位の最も高いフレーム，地震−００
３フレーム１２０１を選択し，図４に示すルールテーブ
ル１０５からスロット情報を含むフレーム１０５３の情
報を獲得する。獲得したフレーム情報と入力記事２０と
を照合すると，「、関東地方で」がマッチするが，「震
度＜数字＞（＊震）」とマッチする部分がないため，ス
ロット＜数字＞の情報を獲得することができない。
【００４３】次に，スロットが埋まらなかったので，処
理１０４５により，フレームリスト１２０から次候補の
フレームの地震−００４フレーム１２０２を選択し，ル
ールテーブル１０５からスロット情報を含むフレーム１
０５４の情報を獲得する（処理１０４４）。この情報と
入力記事２０とを照合すると，入力記事２０の「各地の
震度は次の通り。（改行）震度３（弱震）東京、」と，
フレーム１０５４の「各地の震度は次の通り。（改行）
震度＜数字＞（＊震）＜地名＞、」がマッチするため，
図５に示す単語情報３０のようにスロット＜数字＞に
は，単語情報「３」が，スロット＜地名＞には単語情報
「東京」が入力される。
理１０４５により，フレームリスト１２０から次候補の
フレームの地震−００４フレーム１２０２を選択し，ル
ールテーブル１０５からスロット情報を含むフレーム１
０５４の情報を獲得する（処理１０４４）。この情報と
入力記事２０とを照合すると，入力記事２０の「各地の
震度は次の通り。（改行）震度３（弱震）東京、」と，
フレーム１０５４の「各地の震度は次の通り。（改行）
震度＜数字＞（＊震）＜地名＞、」がマッチするため，
図５に示す単語情報３０のようにスロット＜数字＞に
は，単語情報「３」が，スロット＜地名＞には単語情報
「東京」が入力される。
【００４４】スロットが全て埋まったので（処理１０４
６），単語情報３０の「３」「東京」を，次の処理を行
なう第１言語文生成部１０６および第２言語文生成部１
０８に渡す。
６），単語情報３０の「３」「東京」を，次の処理を行
なう第１言語文生成部１０６および第２言語文生成部１
０８に渡す。
【００４５】第１言語文生成部１０６による処理および
第２言語文生成部１０８による処理は，前述した第１お
よび第２の実施の形態と同様であるので，それらの処理
の説明を省略する。第１言語文生成部１０６によって，
日本語要約文「東京で震度３の地震が発生。」が生成さ
れ，第２言語文生成部１０８によって，英語要約文”Th
ree-level earthquake shakes Tokyo.”が生成される。
これらの要約文は，第１言語要約文１１１および第２言
語要約文１１２として，出力装置１１０により出力され
る。
第２言語文生成部１０８による処理は，前述した第１お
よび第２の実施の形態と同様であるので，それらの処理
の説明を省略する。第１言語文生成部１０６によって，
日本語要約文「東京で震度３の地震が発生。」が生成さ
れ，第２言語文生成部１０８によって，英語要約文”Th
ree-level earthquake shakes Tokyo.”が生成される。
これらの要約文は，第１言語要約文１１１および第２言
語要約文１１２として，出力装置１１０により出力され
る。
【００４６】〔第５の実施の形態〕次に，図１に示す形
態素解析部１１３によって入力記事を形態素解析してか
ら重要語句の単語を抽出する第５の実施の形態を説明す
る。ここでは，前の実施の形態と同様に，日本語の第１
言語新聞記事１００から日本語の第１言語要約文１１１
と英語の第２言語要約文１１２とを自動生成するものと
する。この例では，図１に示すモジュールのうち，モジ
ュール１００〜１０１，１０４〜１１３のモジュールを
用いる。
態素解析部１１３によって入力記事を形態素解析してか
ら重要語句の単語を抽出する第５の実施の形態を説明す
る。ここでは，前の実施の形態と同様に，日本語の第１
言語新聞記事１００から日本語の第１言語要約文１１１
と英語の第２言語要約文１１２とを自動生成するものと
する。この例では，図１に示すモジュールのうち，モジ
ュール１００〜１０１，１０４〜１１３のモジュールを
用いる。
【００４７】図１において，第１言語新聞記事１００が
入力装置１０１によって入力され，その入力記事２０
（図２）は，形態素解析部１１３に渡される。形態素解
析部１１３において，入力記事２０は形態素解析され，
図１５に示す形態素解析結果１５０のように，入力記事
２０の各入力文の単語ごとに品詞情報，単語カテゴリ情
報が付与され，それらの情報が単語情報抽出部１０４に
渡される。形態素解析は，図示省略した形態素辞書を用
いて行なわれるが，形態素解析の処理については周知の
技術であるので，ここでの詳細な説明は省略する。
入力装置１０１によって入力され，その入力記事２０
（図２）は，形態素解析部１１３に渡される。形態素解
析部１１３において，入力記事２０は形態素解析され，
図１５に示す形態素解析結果１５０のように，入力記事
２０の各入力文の単語ごとに品詞情報，単語カテゴリ情
報が付与され，それらの情報が単語情報抽出部１０４に
渡される。形態素解析は，図示省略した形態素辞書を用
いて行なわれるが，形態素解析の処理については周知の
技術であるので，ここでの詳細な説明は省略する。
【００４８】本実施の形態における単語情報抽出部１０
４の処理例を，図３，図１４を用いて詳しく説明する。
図３は単語情報抽出部１０４の処理フローチャート，図
１４は単語情報抽出部１０４で使用されるルールテーブ
ル１０５の一例を示す。本実施の形態で用いる図１４の
ルールテーブル１０５と，前述した図４に示すルールテ
ーブル１０５との違いは，本実施の形態の場合，入力記
事２０について形態素解析を行なうので，単語の区切り
を明確に把握することができ，フレームにおいて句読点
などの記号を省略しても正しく照合できることである。
そのため，図４の地震−００１フレーム１０５１や地震
−００３フレーム１０５３では，フレームの先頭に読点
「、」が入っているが，図１４の地震−００１フレーム
１０５１’，地震−００３フレーム１０５３’では，読
点「、」を省略している。もちろん，図１４のルールテ
ーブル１０５においても地震−００４フレーム１０５
４’のように句読点を用いてもかまわない。
４の処理例を，図３，図１４を用いて詳しく説明する。
図３は単語情報抽出部１０４の処理フローチャート，図
１４は単語情報抽出部１０４で使用されるルールテーブ
ル１０５の一例を示す。本実施の形態で用いる図１４の
ルールテーブル１０５と，前述した図４に示すルールテ
ーブル１０５との違いは，本実施の形態の場合，入力記
事２０について形態素解析を行なうので，単語の区切り
を明確に把握することができ，フレームにおいて句読点
などの記号を省略しても正しく照合できることである。
そのため，図４の地震−００１フレーム１０５１や地震
−００３フレーム１０５３では，フレームの先頭に読点
「、」が入っているが，図１４の地震−００１フレーム
１０５１’，地震−００３フレーム１０５３’では，読
点「、」を省略している。もちろん，図１４のルールテ
ーブル１０５においても地震−００４フレーム１０５
４’のように句読点を用いてもかまわない。
【００４９】図３に示す単語情報抽出部１０４の処理１
０４１において，図１４に示すルールテーブル１０５の
先頭から順にフレームを選び，フレームと記事との照合
を行なう。まず最初にルールテーブル１０５の先頭か
ら，地震−００１フレーム１０５１’を選択し，フレー
ム「＜地名＞に津波注意報が出された。」と，スロット
情報＜地名＞を獲得する。次に，フレーム１０５１’と
入力記事２０とを照合するが，マッチする部分がないた
め，スロット＜地名＞の情報を獲得することができな
い。スロットが埋まらなかった場合，ルールテーブル１
０５から次のフレームを選択する（処理１０４１，１０
４２）。
０４１において，図１４に示すルールテーブル１０５の
先頭から順にフレームを選び，フレームと記事との照合
を行なう。まず最初にルールテーブル１０５の先頭か
ら，地震−００１フレーム１０５１’を選択し，フレー
ム「＜地名＞に津波注意報が出された。」と，スロット
情報＜地名＞を獲得する。次に，フレーム１０５１’と
入力記事２０とを照合するが，マッチする部分がないた
め，スロット＜地名＞の情報を獲得することができな
い。スロットが埋まらなかった場合，ルールテーブル１
０５から次のフレームを選択する（処理１０４１，１０
４２）。
【００５０】次に，ルールテーブル１０５から地震−０
０２フレーム１０５２’を選択し，フレーム「死傷者の
数は＜数字＞人」と，スロット情報を獲得するが，入力
記事２０とマッチする部分がないため，スロット＜数字
＞の情報を獲得することができない。スロットが埋まら
なかったので，ルールテーブル１０５から次のフレーム
を選択する（処理１０４１，１０４２）。
０２フレーム１０５２’を選択し，フレーム「死傷者の
数は＜数字＞人」と，スロット情報を獲得するが，入力
記事２０とマッチする部分がないため，スロット＜数字
＞の情報を獲得することができない。スロットが埋まら
なかったので，ルールテーブル１０５から次のフレーム
を選択する（処理１０４１，１０４２）。
【００５１】次に，ルールテーブル１０５から地震−０
０３フレーム１０５３’を選択し，フレーム「＜地名＞
で震度＜数字＞（＊震）の地震があった。」と，スロッ
ト情報を獲得する。フレーム１０５３’と入力記事２０
とを照合すると，入力記事２０の「＜地名＞で」の部分
がフレーム１０５３’の部分とマッチする。
０３フレーム１０５３’を選択し，フレーム「＜地名＞
で震度＜数字＞（＊震）の地震があった。」と，スロッ
ト情報を獲得する。フレーム１０５３’と入力記事２０
とを照合すると，入力記事２０の「＜地名＞で」の部分
がフレーム１０５３’の部分とマッチする。
【００５２】また，形態素解析結果１５０から，「東
北」「関東地方」が地名であることが分かるので，「東
北，関東地方」が条件にマッチし，スロット＜地名＞に
入力される。しかし，次の「震度＜数字＞（＊震）」に
マッチする部分がないため，スロット＜数字＞の情報を
獲得することができない。スロットが埋まらなかったの
で，ルールテーブル１０５から次のフレームを選択する
（処理１０４１，１０４２）。
北」「関東地方」が地名であることが分かるので，「東
北，関東地方」が条件にマッチし，スロット＜地名＞に
入力される。しかし，次の「震度＜数字＞（＊震）」に
マッチする部分がないため，スロット＜数字＞の情報を
獲得することができない。スロットが埋まらなかったの
で，ルールテーブル１０５から次のフレームを選択する
（処理１０４１，１０４２）。
【００５３】次に，ルールテーブル１０５から地震−０
０４フレーム１０５４’を選択し，「各地の震度は次の
通り。震度＜数字＞（＊震）＜地名＞、」というスロッ
ト情報を含むフレームを獲得する。フレーム１０５４’
と入力記事２０を照合すると，入力記事２０の「各地の
震度は次の通り。（改行）震度３（弱震）東京、」と，
フレーム１０５４’の「各地の震度は次の通り。（改
行）震度＜数字＞（＊震）＜地名＞、」とが表層的にマ
ッチする。また，形態素解析結果１５０から，「３」は
数字，「東京」は地名であることが分かり，単語意味的
にも条件を満たすため完全マッチとなる。
０４フレーム１０５４’を選択し，「各地の震度は次の
通り。震度＜数字＞（＊震）＜地名＞、」というスロッ
ト情報を含むフレームを獲得する。フレーム１０５４’
と入力記事２０を照合すると，入力記事２０の「各地の
震度は次の通り。（改行）震度３（弱震）東京、」と，
フレーム１０５４’の「各地の震度は次の通り。（改
行）震度＜数字＞（＊震）＜地名＞、」とが表層的にマ
ッチする。また，形態素解析結果１５０から，「３」は
数字，「東京」は地名であることが分かり，単語意味的
にも条件を満たすため完全マッチとなる。
【００５４】この結果，図５の単語情報３０に示すよう
に，スロット＜数字＞には単語情報「３」が，スロット
＜地名＞には単語情報「東京」が入力される。スロット
が全て埋まったので（処理１０４３），抽出単語３０１
の「３」「東京」を次の処理を行なう第１言語文生成部
１０６および第２言語文生成部１０８に渡す。以下の処
理は，前述した実施の形態の場合と同様である。
に，スロット＜数字＞には単語情報「３」が，スロット
＜地名＞には単語情報「東京」が入力される。スロット
が全て埋まったので（処理１０４３），抽出単語３０１
の「３」「東京」を次の処理を行なう第１言語文生成部
１０６および第２言語文生成部１０８に渡す。以下の処
理は，前述した実施の形態の場合と同様である。
【００５５】〔第６の実施の形態〕第６の実施の形態と
して，図１に示す形態素解析部１１３によって入力記事
を形態素解析し，さらにフレーム選択部１０２によって
フレームを選択してから重要語句の単語を抽出する場合
の例を説明する。ここでは，前の実施の形態と同様に，
日本語の第１言語新聞記事１００から日本語の第１言語
要約文１１１と英語の第２言語要約文１１２とを自動生
成するものとする。この例では，図１に示すモジュール
１００〜１１３のすべてのモジュールを用いる。
して，図１に示す形態素解析部１１３によって入力記事
を形態素解析し，さらにフレーム選択部１０２によって
フレームを選択してから重要語句の単語を抽出する場合
の例を説明する。ここでは，前の実施の形態と同様に，
日本語の第１言語新聞記事１００から日本語の第１言語
要約文１１１と英語の第２言語要約文１１２とを自動生
成するものとする。この例では，図１に示すモジュール
１００〜１１３のすべてのモジュールを用いる。
【００５６】図１において，第１言語新聞記事１００が
入力装置１０１によって入力され，その入力記事２０
（図２）は，形態素解析部１１３に渡される。形態素解
析部１１３において，入力記事２０は形態素解析され，
図１５に示す形態素解析結果１５０のように，入力記事
２０の各入力文の単語ごとに品詞情報，単語カテゴリ情
報が付与され，それらの情報がフレーム選択部１０２に
渡される。
入力装置１０１によって入力され，その入力記事２０
（図２）は，形態素解析部１１３に渡される。形態素解
析部１１３において，入力記事２０は形態素解析され，
図１５に示す形態素解析結果１５０のように，入力記事
２０の各入力文の単語ごとに品詞情報，単語カテゴリ情
報が付与され，それらの情報がフレーム選択部１０２に
渡される。
【００５７】フレーム選択部１０２は，図１０に示す処
理１０２１によって第１言語新聞記事１００の入力記事
２０について，図１１に示すフレームキーテーブル１０
３を用いてフレームキーと記事のマッチ率を計算する。
地震−００１フレーム１０３１の場合，「地震」「震
度」「津波」「注意報」の４単語のうち，入力記事２０
に含まれるものは「地震」「震度」の２単語なので，マ
ッチ率は２／４＝０．５と計算される。同様に，地震−
００２フレーム１０３２の場合，「地震」「震度」「死
傷者」の３単語のキーのうち，入力記事２０に含まれる
ものは「地震」「震度」の２単語なので，マッチ率は２
／３＝０．６６と計算される。同様に，地震−００３フ
レーム１０３３の場合，マッチ率は４／４＝１．０，地
震−００４フレーム１０３４の場合，マッチ率は４／４
＝１．０，地震−００５フレーム１０３５の場合，マッ
チ率は４／５＝０．８と計算される。
理１０２１によって第１言語新聞記事１００の入力記事
２０について，図１１に示すフレームキーテーブル１０
３を用いてフレームキーと記事のマッチ率を計算する。
地震−００１フレーム１０３１の場合，「地震」「震
度」「津波」「注意報」の４単語のうち，入力記事２０
に含まれるものは「地震」「震度」の２単語なので，マ
ッチ率は２／４＝０．５と計算される。同様に，地震−
００２フレーム１０３２の場合，「地震」「震度」「死
傷者」の３単語のキーのうち，入力記事２０に含まれる
ものは「地震」「震度」の２単語なので，マッチ率は２
／３＝０．６６と計算される。同様に，地震−００３フ
レーム１０３３の場合，マッチ率は４／４＝１．０，地
震−００４フレーム１０３４の場合，マッチ率は４／４
＝１．０，地震−００５フレーム１０３５の場合，マッ
チ率は４／５＝０．８と計算される。
【００５８】次に，図１０の処理１０２２によって，マ
ッチ率の高い順にソートしたフレームリスト１２０（図
１２参照）を作る。マッチ率が同得点のフレームが２つ
以上ある場合，番号の若いフレームの順位を上げる。フ
レームリスト１２０は，順位の高い順に地震−００３フ
レーム１０３３＞地震−００４フレーム１０３４＞地震
−００５フレーム１０３５＞地震−００２フレーム１０
３２＞地震−００１フレーム１０３１，のリストとな
る。
ッチ率の高い順にソートしたフレームリスト１２０（図
１２参照）を作る。マッチ率が同得点のフレームが２つ
以上ある場合，番号の若いフレームの順位を上げる。フ
レームリスト１２０は，順位の高い順に地震−００３フ
レーム１０３３＞地震−００４フレーム１０３４＞地震
−００５フレーム１０３５＞地震−００２フレーム１０
３２＞地震−００１フレーム１０３１，のリストとな
る。
【００５９】次に，単語情報抽出部１０４の図１３に示
す処理１０４４において，順位付けされたフレームリス
ト１２０（図１２）から順位の最も高いフレームである
地震−００３フレーム１２０１を選択し，図１４に示す
ルールテーブル１０５から地震−００３フレーム１０５
３’のスロット情報を含む「＜地名＞で震度＜数字＞
（＊震）の地震があった。」を獲得する。フレーム１０
５３’と入力記事２０とを照合すると，入力記事２０の
「＜地名＞で」がフレーム１０５３’の部分とマッチす
る。また，形態素解析結果１５０から，「東北」「関東
地方」が地名であることが分かるので，「東北，関東地
方」が条件にマッチし，スロット＜地名＞に入力され
る。しかし，次の「震度＜数字＞（＊震）」にマッチす
る部分がないため，スロット＜数字＞の情報を獲得する
ことができない。スロットが埋まらなかったので，ルー
ルテーブル１０５から次のフレームを選択する（処理１
０４４，１０４５）。
す処理１０４４において，順位付けされたフレームリス
ト１２０（図１２）から順位の最も高いフレームである
地震−００３フレーム１２０１を選択し，図１４に示す
ルールテーブル１０５から地震−００３フレーム１０５
３’のスロット情報を含む「＜地名＞で震度＜数字＞
（＊震）の地震があった。」を獲得する。フレーム１０
５３’と入力記事２０とを照合すると，入力記事２０の
「＜地名＞で」がフレーム１０５３’の部分とマッチす
る。また，形態素解析結果１５０から，「東北」「関東
地方」が地名であることが分かるので，「東北，関東地
方」が条件にマッチし，スロット＜地名＞に入力され
る。しかし，次の「震度＜数字＞（＊震）」にマッチす
る部分がないため，スロット＜数字＞の情報を獲得する
ことができない。スロットが埋まらなかったので，ルー
ルテーブル１０５から次のフレームを選択する（処理１
０４４，１０４５）。
【００６０】次に，ルールテーブル１０５から地震−０
０４フレーム１０５４’を選択し，スロット情報を含む
フレーム「各地の震度は次の通り。震度＜数字＞（＊
震）＜地名＞、」を獲得する。フレーム１０５４’と入
力記事２０とを照合すると，入力記事２０の「各地の震
度は次の通り。（改行）震度３（弱震）東京、」と，フ
レーム１０５４’の「各地の震度は次の通り。（改行）
震度＜数字＞（＊震）＜地名＞、」とが表層的にマッチ
する。また，形態素解析結果１５０から，「３」は数
字，「東京」は地名であることが分かり，単語意味的に
も条件を満たすため完全マッチとなる。この結果，図５
の単語情報３０に示すように，スロット＜数字＞には単
語情報「３」が，スロット＜地名＞には単語情報「東
京」が入力される。
０４フレーム１０５４’を選択し，スロット情報を含む
フレーム「各地の震度は次の通り。震度＜数字＞（＊
震）＜地名＞、」を獲得する。フレーム１０５４’と入
力記事２０とを照合すると，入力記事２０の「各地の震
度は次の通り。（改行）震度３（弱震）東京、」と，フ
レーム１０５４’の「各地の震度は次の通り。（改行）
震度＜数字＞（＊震）＜地名＞、」とが表層的にマッチ
する。また，形態素解析結果１５０から，「３」は数
字，「東京」は地名であることが分かり，単語意味的に
も条件を満たすため完全マッチとなる。この結果，図５
の単語情報３０に示すように，スロット＜数字＞には単
語情報「３」が，スロット＜地名＞には単語情報「東
京」が入力される。
【００６１】スロットが全て埋まったので（処理１０４
６），抽出単語３０１の「３」「東京」を次の処理を行
なう第１言語文生成部１０６および第２言語文生成部１
０８に渡す。以下の処理は，前述した実施の形態の場合
と同様である。
６），抽出単語３０１の「３」「東京」を次の処理を行
なう第１言語文生成部１０６および第２言語文生成部１
０８に渡す。以下の処理は，前述した実施の形態の場合
と同様である。
【００６２】
【発明の効果】以上で述べたように，本発明によれば，
フレームを定めるルールテーブル，要約文の定型パター
ンが格納されたテンプレートを用いることにより，通常
の語句の重要度判定では抽出できない，新聞等の特有の
定型記事に書かれた記事要約文に使用される重要語句を
抽出し，適切な記事要約文を生成することが可能にな
る。また，他言語の要約文を生成することができる。ま
た，新聞記事から新聞見出し，ヘッドラインを生成する
ことができるという効果がある。
フレームを定めるルールテーブル，要約文の定型パター
ンが格納されたテンプレートを用いることにより，通常
の語句の重要度判定では抽出できない，新聞等の特有の
定型記事に書かれた記事要約文に使用される重要語句を
抽出し，適切な記事要約文を生成することが可能にな
る。また，他言語の要約文を生成することができる。ま
た，新聞記事から新聞見出し，ヘッドラインを生成する
ことができるという効果がある。
【図１】本発明に係る記事要約文生成装置の基本ブロッ
ク図である。
ク図である。
【図２】入力する第１言語新聞記事の例を示す図であ
る。
る。
【図３】単語情報抽出部の処理フローチャートである。
【図４】ルールテーブルの例を示す図である。
【図５】第１言語文生成部，第２言語文生成部で使用さ
れる単語情報の例を示す図である。
れる単語情報の例を示す図である。
【図６】第１言語文生成部の処理フローチャートであ
る。
る。
【図７】第１言語文テンプレートの例を示す図である。
【図８】第２言語文生成部の処理フローチャートであ
る。
る。
【図９】第２言語文テンプレートの例を示す図である。
【図１０】フレーム選択部の処理フローチャートであ
る。
る。
【図１１】フレームキーテーブルの例を示す図である。
【図１２】単語情報抽出部で使用されるフレームリスト
の例を示す図である。
の例を示す図である。
【図１３】フレームリストを使用する場合の単語情報抽
出部の処理フローチャートである。
出部の処理フローチャートである。
【図１４】ルールテーブルの例を示す図である。
【図１５】第１言語新聞記事の入力文を形態素解析した
結果を示す図である。
結果を示す図である。
１００ 第１言語新聞記事 １０１ 入力装置 １０２ フレーム選択部 １０３ フレームキーテーブル １０４ 単語情報抽出部 １０５ ルールテーブル １０６ 第１言語文生成部 １０７ 第１言語文テンプレート １０８ 第２言語文生成部 １０９ 第２言語文テンプレート １１０ 出力装置 １１１ 第１言語要約文 １１２ 第２言語要約文 １１３ 形態素解析部
Claims (11)
- 【請求項１】 与えられた記事に対してその記事の要約
文を生成する装置であって，記事を読み込む入力手段
と，フレーム名と記事に現れやすい文章またはその一部
のパターン情報とが格納されたルールテーブルと，上記
ルールテーブル中のパターン情報と入力記事との照合に
よって入力記事から単語情報を抽出する手段と，上記ル
ールテーブル中のフレーム名によって決定されるテンプ
レートを記憶する手段と，上記テンプレートと，上記で
抽出された単語情報とによって入力記事の要約文を生成
する手段と，上記で生成された要約文を出力する手段と
を有することを特徴とする記事要約文生成装置。 - 【請求項２】 与えられた記事に対してその記事の要約
文を生成する装置であって，第１言語で記述された記事
を読み込む入力手段と，フレーム名と記事に現れやすい
文章またはその一部のパターン情報とが格納されたルー
ルテーブルと，上記ルールテーブル中のパターン情報と
入力記事との照合によって入力記事から単語情報を抽出
する手段と，上記ルールテーブル中のフレーム名によっ
て決定される第２言語文テンプレートを記憶する手段
と，上記第２言語文テンプレートと，上記で抽出された
単語情報とによって第２言語要約文を生成する手段と，
上記で生成された第２言語要約文を出力する手段とを有
することを特徴とする記事要約文生成装置。 - 【請求項３】 与えられた記事に対してその記事の要約
文を生成する装置であって，第１言語で記述された記事
を読み込む入力手段と，フレーム名と記事に現れやすい
文章またはその一部のパターン情報とが格納されたルー
ルテーブルと，上記ルールテーブル中のパターン情報と
入力記事との照合によって入力記事から単語情報を抽出
する手段と，上記ルールテーブル中のフレーム名によっ
て決定される第１言語文テンプレートを記憶する手段
と，上記第１言語文テンプレートと，上記で抽出された
単語情報とによって第１言語要約文を生成する手段と，
上記ルールテーブル中のフレーム名によって決定される
第２言語文テンプレートを記憶する手段と，上記の第２
言語文テンプレートと，上記で抽出された単語情報とに
よって第２言語要約文を生成する手段と，上記で生成さ
れた第１言語要約文および第２言語要約文を出力する手
段とを有することを特徴とする記事要約文生成装置。 - 【請求項４】 請求項１から請求項３までのいずれかに
記載の記事要約文生成装置において，各フレームを特徴
づけるキー情報がフレームごとに格納されたフレームキ
ーテーブルと，上記フレームキーテーブルを用いて，入
力記事とキー情報とのマッチ率を計算することによりフ
レームを選択するフレーム選択手段とを有し，上記単語
情報を抽出する手段は，上記フレーム選択手段よって選
択されたフレームについて上記ルールテーブルを参照し
て単語情報を抽出することを特徴とする記事要約文生成
装置。 - 【請求項５】 請求項１から請求項４までのいずれかに
記載の記事要約文生成装置において，入力記事中の文の
形態素解析を行なう形態素解析手段を有し，上記単語情
報を抽出する手段は，形態素解析の結果を用いて上記ル
ールテーブル中のパターン情報と入力記事との照合を行
なうことを特徴とする記事要約文生成装置。 - 【請求項６】 与えられた記事に対してその記事の要約
文をコンピュータによって生成する方法であって，要約
文生成対象となる記事を入力し，あらかじめ記事中に現
れやすい文章またはその一部のパターン情報が格納され
たルールテーブル中のパターン情報と入力記事との照合
によって入力記事から単語情報を抽出し，抽出した単語
情報をあらかじめ用意されているテンプレートに埋め込
むことにより入力記事の要約文を生成することを特徴と
する記事要約文生成処理方法。 - 【請求項７】 与えられた記事に対してその記事の要約
文をコンピュータによって生成する方法であって，要約
文生成対象となる第１言語で記述された記事を入力し，
あらかじめ記事中に現れやすい文章またはその一部のパ
ターン情報が格納されたルールテーブル中のパターン情
報と入力記事との照合によって入力記事から単語情報を
抽出し，抽出した単語情報を第２言語に翻訳し，それを
あらかじめ用意されている第２言語文のテンプレートに
埋め込むことにより入力記事の第２言語要約文を生成す
ることを特徴とする記事要約文生成処理方法。 - 【請求項８】 与えられた記事に対してその記事の要約
文をコンピュータによって生成する方法であって，要約
文生成対象となる第１言語で記述された記事を入力し，
あらかじめ記事中に現れやすい文章またはその一部のパ
ターン情報が格納されたルールテーブル中のパターン情
報と入力記事との照合によって入力記事から単語情報を
抽出し，抽出した単語情報をあらかじめ用意されている
第１言語文のテンプレートに埋め込むことにより入力記
事の第１言語要約文を生成し，抽出した単語情報を第２
言語に翻訳し，それをあらかじめ用意されている第２言
語文のテンプレートに埋め込むことにより入力記事の第
２言語要約文を生成することを特徴とする記事要約文生
成処理方法。 - 【請求項９】 請求項６から請求項８までのいずれかに
記載の記事要約文生成処理方法において，入力記事から
単語情報を抽出する前の段階で，あらかじめ各フレーム
を特徴づけるキー情報がフレームごとに格納されたフレ
ームキーテーブルを用いて，入力記事とキー情報とのマ
ッチ率を計算することによりフレームを選択し，上記入
力記事から単語情報を抽出する際に，選択されたフレー
ムについて上記ルールテーブルを参照して単語情報を抽
出することを特徴とする記事要約文生成処理方法。 - 【請求項１０】 請求項６から請求項９までのいずれか
に記載の記事要約文生成処理方法において，入力記事中
の文の形態素解析を行ない，上記入力記事から単語情報
を抽出する際に，形態素解析の結果を用いて上記ルール
テーブル中のパターン情報と入力記事との照合を行なう
ことを特徴とする記事要約文生成処理方法。 - 【請求項１１】 請求項６から請求項１０までのいずれ
かに記載の記事要約文生成処理方法をコンピュータに実
行させるためのプログラムを記録したことを特徴とする
記事要約文生成処理プログラムの記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000396639A JP2002197097A (ja) | 2000-12-27 | 2000-12-27 | 記事要約文生成装置，記事要約文生成処理方法および記事要約文生成処理プログラムの記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000396639A JP2002197097A (ja) | 2000-12-27 | 2000-12-27 | 記事要約文生成装置，記事要約文生成処理方法および記事要約文生成処理プログラムの記録媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002197097A true JP2002197097A (ja) | 2002-07-12 |
Family
ID=18861896
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000396639A Pending JP2002197097A (ja) | 2000-12-27 | 2000-12-27 | 記事要約文生成装置，記事要約文生成処理方法および記事要約文生成処理プログラムの記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002197097A (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20100274803A1 (en) * | 2009-04-28 | 2010-10-28 | Hitachi, Ltd. | Document Preparation Support Apparatus, Document Preparation Support Method, and Document Preparation Support Program |
| JP4625535B1 (ja) * | 2009-12-14 | 2011-02-02 | 株式会社野村総合研究所 | 情報抽出システム及び情報抽出プログラム |
| JP2011028638A (ja) * | 2009-07-28 | 2011-02-10 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 要約文作成装置、要約文作成方法、プログラム |
| JP2012003701A (ja) * | 2010-06-21 | 2012-01-05 | Nomura Research Institute Ltd | 談話要約生成システムおよび談話要約生成プログラム |
| JP2014130613A (ja) * | 2014-02-06 | 2014-07-10 | Nomura Research Institute Ltd | 談話要約生成システムおよび談話要約生成プログラム |
| JP2018156593A (ja) * | 2017-03-21 | 2018-10-04 | 株式会社東芝 | 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム |
| JP2021067979A (ja) * | 2019-10-17 | 2021-04-30 | 日本放送協会 | 要約装置およびプログラム |
-
2000
- 2000-12-27 JP JP2000396639A patent/JP2002197097A/ja active Pending
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20100274803A1 (en) * | 2009-04-28 | 2010-10-28 | Hitachi, Ltd. | Document Preparation Support Apparatus, Document Preparation Support Method, and Document Preparation Support Program |
| JP2011028638A (ja) * | 2009-07-28 | 2011-02-10 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 要約文作成装置、要約文作成方法、プログラム |
| JP4625535B1 (ja) * | 2009-12-14 | 2011-02-02 | 株式会社野村総合研究所 | 情報抽出システム及び情報抽出プログラム |
| JP2011123794A (ja) * | 2009-12-14 | 2011-06-23 | Nomura Research Institute Ltd | 情報抽出システム及び情報抽出プログラム |
| JP2012003701A (ja) * | 2010-06-21 | 2012-01-05 | Nomura Research Institute Ltd | 談話要約生成システムおよび談話要約生成プログラム |
| JP2014130613A (ja) * | 2014-02-06 | 2014-07-10 | Nomura Research Institute Ltd | 談話要約生成システムおよび談話要約生成プログラム |
| JP2018156593A (ja) * | 2017-03-21 | 2018-10-04 | 株式会社東芝 | 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム |
| JP2021067979A (ja) * | 2019-10-17 | 2021-04-30 | 日本放送協会 | 要約装置およびプログラム |
| JP7365849B2 (ja) | 2019-10-17 | 2023-10-20 | 日本放送協会 | 要約装置およびプログラム |
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