JP2015090663A - テキスト要約装置 - Google Patents

Abstract

【課題】従来の装置では、要約率または速度指令を変更することにより入力テキストにおける要約の度合いを変更できるものの、テキストデータを構成する部分テキストに付与された重要度に関しては状況に応じて動的に変更することができず、ユーザに対して要約情報を適切に提供することができない場合があるという課題があった。
【解決手段】データ処理部２が過去に入力されたテキストデータから部分テキストデータを抽出し、抽出された部分テキストデータの履歴情報がテキスト履歴データ記憶部５に記憶され、重要度変更部６がその履歴情報に基づいて重要度記憶部６に記憶される部分テキストデータの重要度を変更する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、入力されたテキストデータを要約して要約テキストデータを生成するテキスト要約装置に関するものである。

入力されたテキストデータを要約して音声として読み上げる装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。このような要約読み上げ装置においては、入力されたテキストに含まれる単語単位に付与された重要度を用いて、ユーザが設定した要約率になるように要約を行う。

また、入力されたテキストデータを複数の部分テキスト及び当該部分テキストに対応した複数の重要度に分割し、設定された速度指令に基づき重要度の低い部分テキストの内容をスキップして速読を行う音声合成装置が知られている（例えば、特許文献２参照）。

特開２００１−２８２８１５号公報 特開平５−１８１４９１号公報

しかしながら、従来の装置では、要約率または速度指令を変更することにより入力テキストにおける要約の度合いを変更できるものの、テキストデータを構成する部分テキストに付与された重要度に関しては状況に応じて動的に変更することができなかった。そのため、重要度が低く設定された部分テキストであっても、状況によっては要約テキストに含めてユーザに提供すべきであるにも関わらず要約テキストに含まれない場合があり、その一方で、重要度が高く設定された部分テキストであっても、状況によってはユーザへ提供する必要がないにも関わらず要約テキストに含めて提供してしまう場合があり、ユーザに対し要約テキストの内容、すなわち要約情報を適切に提供することができない場合があるという課題があった。

本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、ユーザに対し要約情報を適切に提供することができるテキスト要約装置を提供することを目的とする。

本発明に係るテキスト要約装置は、複数の部分テキストデータから構成されたテキストデータが入力されるデータ入力部と、部分テキストデータに付与される重要度に基づいて、データ入力部に入力されるテキストデータから１又は複数の前記部分テキストデータを抜き出して要約テキストデータを生成するデータ処理部と、過去に入力されたテキストデータに含まれる部分テキストデータの履歴情報に基づいて重要度を変更する重要度変更部と、を備え、データ処理部は、重要度変更部にて変更された重要度に基づいて要約テキストデータを生成することを特徴とする。

本発明のテキスト要約装置によれば、過去のテキストデータに含まれる部分テキストデータの履歴情報に基づいて重要度を変更するので、ユーザに対し要約情報を適切に提供することが可能となる。

実施の形態１に係るテキスト要約装置の構成例を示す図である。 実施の形態１に係る重要度の更新についての動作例を示すフローチャート 実施の形態１に係る入力テキスト及び要約テキストの例を示す図である。 実施の形態１に係る新たに入力されたテキストの例を示す図である。 実施の形態１に係るテキスト要約装置の他の構成例を示す図である。 実施の形態１に係るテキスト要約装置の他の構成例を示す図である。 実施の形態１に係るテキスト要約装置の他の構成例を示す図である。 実施の形態２に係るテキスト要約装置の構成例を示す図である。 実施の形態２に係る入力テキスト１０１の例を示す図である。 実施の形態２に係る解析部２１の動作例を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る解析結果テキスト１０２の例を示す図である。 実施の形態２に係る重要度付与部２２の動作例を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る重要度テーブル１０３の例を示す図である。 実施の形態２に係る重要度付きテキスト１０４の例を示す図である。 実施の形態２に係る部分テキストデータ選択部２３の動作例を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る要約テキスト１０５の例を示す図である。 実施の形態２に係るテキスト履歴１０６の例を示す図である。 実施の形態２に係るテキスト要約装置の他の構成例を示す図である。 実施の形態２に係るテキスト要約装置の他の構成例を示す図である。 実施の形態２に係るテキスト要約装置の他の構成例を示す図である。

実施の形態１．
以下図面を用いて本発明の実施の形態１を説明する。

図１は実施の形態１に係るテキスト要約装置の構成例を示す図である。テキスト要約装置１００は、テキストデータ入力部１と、データ処理部２と、重要度記憶部３と、要約度変更部４と、テキスト履歴データ記憶部５と、重要度変更部６とを備える。テキスト要約装置１００は、例えばナビゲーション装置に搭載される装置またはナビゲーション装置自体等が該当するが、これに限定されるものではなく、テキストデータが入力されて、その要約テキストの内容である要約情報をユーザに提供するものであれば何でもよい。なお、要約情報の提供とは、要約テキストの内容を文書として提供することに限らず、要約テキストの内容を音声として提供すること等も含む。

テキストデータ入力部１には、テキストデータが入力される。ここで入力されるテキストデータは、例えば、ニュース等のＷｅｂ情報、地震速報等の緊急情報、天気情報、周辺の施設情報等の内容を表す文書のデータが該当する。テキストデータは複数の部分テキストデータにより構成されている。部分テキストは、例えば文、文を構成する文節、または文節を構成する単語が該当する。なお、テキストデータは、例えばテキスト要約装置１００がサーバ等に要求することによりテキストデータ入力部１に入力される。

データ処理部２は、入力テキストデータを構成する部分テキストデータに付与される重要度に基づいて、データ入力部１に入力されるテキストデータから１または複数の部分テキストデータを抜き出して要約テキストデータを生成する。ここで、重要度は、ユーザに提示すべき度合いを表す指標である。したがって、テキストデータのうち重要度が高い部分テキストデータは、要約テキストデータに含めてユーザに提示すべきデータであるといえる。

重要度記憶部３には、部分テキストデータと重要度が対応付けて記憶され、例えばメモリ等により実現される。重要度は、例えば、過去に入力された多数のテキストにおける単語の出現回数から学習することにより設定してもよいし、ユーザが任意に設定してもよい。部分テキストが文または文節の場合であっても、文または文節を構成する単語の重要度の和としたり、重要度の和を単語数で割って正規化すること等により、文または文節単位での重要度を求めることができるので、重要度記憶部３は結果として部分テキストデータに対応する重要度を記憶するといえる。なお、重要度記憶部３に記憶される重要度に関する情報は、例えばデータ処理部２が保持するような構成であってもよい。また、部分テキストが単語である場合は、過去に入力されたテキストに含まれる単語だけではなく、その単語との共起を考慮して重要度を記憶するようにしてもよい。

また、重要度は、入力された１つのテキスト内における単語の出現回数から設定してもよい。また、ＴＦ−ＩＤＦ（Ｔｅｒｍ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ−Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）により求めた値を重要度としてもよい。また、重要度記憶部３には、単語の情報とともに品詞情報も合わせて記憶されるようにしてもよく、また、文書を特徴づける名詞や形容詞については重要度を高くするようにしてもよい。

要約度変更部４は、設定された要約度の値を変更する。要約度とは、ユーザに提示する要約度合いを表す指標であり、値が高いほどユーザに提供される要約テキストが短くなる。この要約度は、例えばテキスト要約装置がナビゲーション装置であれば、ユーザがダイヤルやボタンによりその度合いを設定できる。ただし、要約度は必ずしも変更されなくてもよく、データ処理部２が予め設定された要約度を固定値として記憶しておくようにしてもよい。以下では、要約度は固定値として説明を行う。

テキスト履歴データ記憶部５には、データ処理部２で抜き出された部分テキストデータとその出現回数をテキスト履歴データ（履歴情報）として記憶される。なお、以下の説明では、部分テキストデータとその出現回数を履歴情報として説明するが、これに限らない。例えば、出現回数に基づき算出した重要度変更のための重み付け値等が履歴情報としてテキスト履歴データ記憶部５に記憶されていてもよい。また、部分テキストデータが文または文節である場合、文または文節を構成する単語毎の出現回数を履歴情報としてテキスト履歴データ記憶部５に記憶してもよい。

重要度変更部６は、重要度記憶部３に記憶される部分テキストデータの重要度のうち、データ処理部２で抜き出された１または複数の部分テキストデータの重要度を、テキスト履歴データ記憶部５に記憶された部分テキストデータの履歴情報に基づき変更する。

次に、実施の形態１における重要度の変更処理についての動作について説明する。図２は実施の形態１に係る重要度の変更についての動作例を示すフローチャートである。

まず、テキストデータ入力部１にテキストデータが入力される（ステップＳＴ１）。図３は実施の形態１に係る入力テキスト及び要約テキストの例を示す図である。図３に示すように、入力テキストは複数の部分テキストから構成される。部分テキスト１は「ＡＢＣＤＥＦＧ」であり、部分テキスト２は「ＨＩＪＫＬＭＮ」であり、部分テキスト３は「ＯＰＱＲＳＴＵ」である。

次に、データ処理部２は、入力されたテキストデータから部分テキストデータを抽出し（ステップＳＴ２）、抽出した部分テキストデータの重要度を重要度記憶部３から取得し、要約度と比較する（ステップＳＴ３）。図３の例では、データ処理部２は、入力テキストデータから部分テキスト１に対応する部分テキストデータを抽出し、重要度記憶部３から対応する重要度を取得する。ここでは部分テキスト１に対応する部分テキストデータの重要度を３．５とし、要約度は３．０とする。なお、以下では部分テキストデータに付与された重要度を、単に、部分テキストの重要度と表現することもある。

データ処理部２は、抽出した部分テキストデータの重要度が要約度よりも高い場合（ステップＳＴ４−Ｙｅｓ）、その部分テキストデータとその出現回数をテキスト履歴データ記憶部５に履歴情報として記憶する（ステップＳＴ５）。図３の例では、部分テキスト１の重要度は要約度より高いので、データ処理部２は、部分テキスト１「ＡＢＣＤＥＦＧ」と出現回数「１」を履歴情報としてテキスト履歴データ記憶部５に記憶する。

データ処理部２は、残りの部分テキストデータがある場合（ステップＳＴ６−Ｙｅｓ）、ステップＳＴ２からステップＳＴ５までの処理を再度行う。図３の例では、部分テキスト１以外の残りの部分テキストデータが残っているので、データ処理部２は、次の部分テキスト２のデータに対して部分テキスト１と同様の処理を行う。その次は、部分テキスト３のデータに対して部分テキスト１、２と同様の処理を行う。ここでは、部分テキスト２の重要度は２．０で要約度３．０より低く、部分テキスト３の重要度は３．２で要約度３より高いものとする。そのため、データ処理部２は入力テキストデータから部分テキスト１と部分テキスト３のデータを抜き出すので、テキスト履歴データ記憶部５には結果として、部分テキスト１「ＡＢＣＤＥＦＧ」と出現回数「１」及び部分テキスト３「ＯＰＱＲＳＴＵ」と出現回数「１」が履歴情報として記憶される。

データ処理部２は、残りの部分テキストデータがない場合は（ステップＳＴ６−Ｎｏ）、要約テキストデータを作成する（ステップＳＴ７）。図３の例では、入力されたテキストデータのうち、部分テキスト１、３の部分テキストデータが抜き出されているので、要約テキスト「ＡＢＣＤＥＦＧ ＯＰＱＲＳＴＵ」に対応する要約テキストデータが作成される。

重要度変更部６は、テキスト履歴データ記憶部５に記憶されている部分テキストデータの履歴情報に基づき、重要度記憶部３に記憶されている重要度を変更する（ステップＳＴ８）。図３の例では、テキスト履歴データ記憶部５には、部分テキスト１「ＡＢＣＤＥＦＧ」、部分テキスト３「ＯＰＱＲＳＴＵ」の出現回数「１」が記憶されており、重要度変更部６は、重要度記憶部３に記憶される部分テキスト「ＡＢＣＤＥＦＧ」、「ＯＰＱＲＳＴＵ」の重要度をそれぞれ２．５、２．２に変更するものとする。

重要度変更部６は、入力されたテキストデータがユーザにとって重要な情報であればそのテキストデータに含まれる部分テキストデータの重要度を高くするよう変更し、ユーザにとって重要でなければ部分テキストデータの重要度を低くするように変更する。詳細は後述するが、ここでは、重要度変更部６は、テキスト履歴データ記憶部５に記憶される部分テキストデータの出現回数が多いほど、重要度記憶部３に記憶される部分テキストデータの重要度が低くなるよう変更するものとして説明する。

なお、ここでは図３に示すテキストデータが入力された場合での重要度の変更について説明したが、この重要度は、テキストデータが新たに入力され要約テキストデータが作成される毎に更新される。例えば新たに部分テキスト「ＡＢＣＤＥＦＧ」を含むテキストデータが入力され要約テキストデータとして抽出されると、テキスト履歴データ記憶部５に記憶される「ＡＢＣＤＥＦＧ」の出現回数は「２」に変更される。そして、重要度変更部６は、出現回数「２」に基づいて、重要度記憶部３に記憶される部分テキスト「ＡＢＣＤＥＦＧ」の重要度がさらに低くなるよう変更する。

また、図２ではステップＳＴ７の要約テキストデータ作成の後でステップＳＴ８の重要度変更を行うものとして説明したが、これらの処理の順序は任意であり、もしくはこれらの処理が並列になされてもよい。また、ステップＳＴ３からＳＴ７では、抽出した部分テキストデータの重要度と要約度とを比較し、重要度が要約度よりも高い場合にテキスト履歴データ記憶部５に履歴情報を記憶し、要約テキストデータを構成する部分テキストデータとして選択するものとして説明したが、これに限らない。例えば、重要度と要約度を比較しなくても、入力されたテキストデータを構成する部分テキストデータのうち、相対的に重要度の高い部分テキストデータをｎ（ｎは任意の整数）個抽出して要約テキストデータを作成するとともにテキスト履歴データ記憶部５に履歴情報を記憶するようにしてもよい。その場合は、部分テキストデータの抽出において要約度は必要ないこととなる。

次に、新たにテキストデータが入力された場合における要約テキストデータ生成処理の動作について説明する。図４は実施の形態１に係る新たに入力されたテキストの例を示す図である。図３に示すテキストデータは、図４に示す新たに入力されたテキストデータと区別するため、以降の説明では過去に入力されたテキストデータと呼ぶことにする。なお、図３の入力テキストと図４の入力テキストは類似する内容であるが、図４の入力テキストは、図３に示す過去に入力されたテキストと比べて異なる部分テキスト「ＶＷＸＹＺ」を含む点で相違する。なお、類似内容のテキストデータが入力される状況としては、例えば、類似内容であるが発信元が異なるＷｅｂニュース等が入力される状況が想定される。

新たにテキストデータが入力されると、まずは、図２のステップＳＴ１からＳＴ３までの処理がなされる。ステップＳＴ３では、データ処理部２が、新たに入力されたテキストデータから抽出した部分テキストデータの重要度と、要約度とを比較する。ここでの重要度は、過去に入力されたテキストデータに含まれる部分テキストデータの履歴情報に基づいて重要度変更部６により変更された値となる。図４の例では、部分テキスト１と部分テキスト３の重要度は過去に入力された部分テキスト１、部分テキスト３の履歴情報に基づき、それぞれ２．５、２．２と低く変更されているので、要約度３．０よりも小さくなる。また、部分テキスト２の重要度は過去に入力されたテキストデータによっては変更されていないので、２．０のままとなる。なお、部分テキスト４「ＶＷＸＹＺ」の重要度は２．８とする。

新たに入力されたテキストデータを構成する部分テキストデータの重要度はいずれも要約度より高くならないので、ステップＳＴ４以降の処理は行われない。従って、データ処理部２は、新たに入力されたテキストデータから要約テキストデータを生成しなくなるので、過去に入力されたテキストデータから生成した要約テキストと同一または類似内容の要約テキストを繰り返し提供することを防止でき、ユーザに対し要約情報を適切に提供することが可能となる。

なお、これまでは、過去に入力されたテキストデータの履歴情報に基づいて重要度変更部６が部分テキストの重要度を低くする例について説明したが、重要度を高くするように変更してもよい。そうすることにより、過去に入力されたテキストデータと類似内容のテキストデータが新たに入力された場合であっても、新たに入力されたテキストデータを構成する部分テキストデータの重要度は高く変更されているので、データ処理部２は、過去の要約テキストと同一または類似する内容の要約テキストを生成してユーザに提供することができる。

特に、入力テキストデータが緊急地震速報等の緊急情報に関するテキストデータの場合においては、過去にユーザに提供されていたとしても繰り返し提供する必要があることが多い。そういった場合であっても、緊急情報に関する要約テキストの内容を繰り返し提供でき、ユーザに対し要約情報を適切に提供することが可能となる。

以上より、実施の形態１によれば、重要度変更部６が、過去に入力されたテキストデータに含まれる部分テキストデータの履歴情報に基づいて、重要度記憶部３に記憶される部分テキストデータの重要度を変更するので、新たにテキストデータが入力された場合において、そのテキストの要約情報がユーザとって必要であれば積極的に提供し、必要でなければ提供しないようになるので、ユーザに対し要約情報を適切に提供することが可能となる。

図５は実施の形態１に係るテキスト要約装置の他の構成例を示す図である。図５に示すように、テキスト要約装置１１０は音声合成部（音声生成部）７を備えていてもよい。

音声合成部７は、データ処理部２で生成された要約テキストデータに基づき、要約テキストの内容を音声合成して外部に出力する。図３の例では、「ＡＢＣＤＥＦＧ ＯＰＱＲＳＴＵ」を音声としてユーザに提供する。

そうすることにより、ユーザは音声によって要約内容を聴くことができるので、例えばテキスト要約装置がナビゲーション装置であれば、ユーザは運転中にナビ画面を見ることなく要約情報の提供を受けることができ、安全な走行が可能となる。

図６は実施の形態１に係るテキスト要約装置の他の構成例を示す図である。図６に示すように、テキスト要約装置１２０は操作履歴記憶部８と嗜好キーワード抽出部９とを備えていてもよい。

操作履歴記憶部８は、過去のユーザ操作履歴が記憶される。ユーザ操作履歴とは、例えばナビゲーション装置おいては、目的地の設定操作、車内で流す音楽ＣＤの選択等が該当する。

嗜好キーワード抽出部９は、操作履歴記憶部８に記憶される操作履歴の情報から、ユーザの嗜好を表すキーワードを抽出する。例えばユーザが音楽ＣＤとしてアーティスト「ＸＸＸ」の曲を選択操作した場合、嗜好キーワード抽出部９は、嗜好キーワードとして「ＸＸＸ」を抽出し、テキスト履歴データ記憶部５に履歴情報として記憶する。重要度変更部６は、テキスト履歴データ記憶部５に記憶される履歴情報に基づき、重要度記憶部３に記憶される部分テキストデータの重要度のうち、嗜好キーワードに対応するテキストデータを構成する部分テキストデータの重要度が高くなるよう変更する。

そうすることにより、アーティスト「ＸＸＸ」に関するテキストデータが入力された場合において、その要約テキストデータが生成されやすくなり、ユーザの興味のある事項についての要約情報を適切に提供することが可能となる。

図７は実施の形態１に係るテキスト要約装置の他の構成例を示す図である。図７に示すように、テキスト要約装置１３０は、音声認識キーワード抽出部１０を備えていてもよい。

音声認識キーワード抽出部１０は、外部からの音声を認識して音声認識情報をテキストデータとして抽出し、そのテキストデータを構成する部分テキストデータの履歴情報をテキスト履歴データ記憶部５に記憶する。ここで、外部からの音声とは、例えば車内外の会話、ラジオの内容、またはＣＤによる音声等が該当する。このような外部からの音声は、ユーザによって関心のある内容として考えられることができる。そのため、重要度変更部６は、テキスト履歴データ記憶部５に記憶される履歴情報に基づき、重要度記憶部３に記憶される部分テキストデータの重要度のうち、音声認識キーワード抽出部１０で抽出されたキーワードに対応するテキストデータを構成する部分テキストデータの重要度が高くなるよう変更する。

そうすることにより、音声認識されたキーワードに関するテキストデータが入力された場合において、その要約テキストデータが生成されやすくなり、ユーザの関心の高い事項についての要約情報を適切に提供することが可能となる。なお、音声認識されたキーワードは既に話題となった内容と考える場合は、重要度変更部６が当該キーワードに関する部分テキストデータの重要度を低くするように変更してもよい。

実施の形態２．
以下図面を用いて本発明の実施の形態２について説明する。

図８は実施の形態２に係るテキスト要約装置の構成例を示す図である。実施の形態２のテキスト要約装置２００は、データ処理部２は、解析部２１と、重要度付与部２２と、要約テキストデータ選択部２３と、要約テキストデータ記憶部２４とを備える点で実施の形態１のテキスト要約装置１００と異なる。なお、その他の構成については実施の形態１と同様であるので図１と同一の符号を付してその説明を省略する。

解析部２１は、テキストデータ入力部１に入力されたテキストデータの文章解析（言語解析）を行う。つまり、解析部２１は、テキストデータを部分テキストデータに分割する。

重要度付与部２２は、解析部２１にて文章解析された部分テキストデータに対して、重要度記憶部３に記憶される重要度を用いて、解析部２１にて生成された部分テキストデータに重要度を付与する。

部分テキストデータ選択部２３は、重要度付与部２２にて重要度が付与された各部分テキストデータのうち、要約度変更部４から入力された要約度よりも高い重要度を持つ部分テキストデータを選択して要約テキストデータに含める。

要約テキストデータ記憶部２４は、部分テキストデータ選択部２３により選択された部分テキストデータから構成される要約テキストデータを記憶する。

次に、実施の形態２においてテキストデータが入力されてから部分テキストデータの履歴情報が記憶されるまでの動作について説明する。図９は入力テキスト１０１の例を示す図である。以下の説明では、部分テキストは文節単位で表されるものとして説明を行うが、実施の形態１でも説明したとおり、部分テキストは文単位であってもよいし、単語単位であってもよい。

図１０は実施の形態２に係る解析部２１の動作例を示すフローチャートである。解析部２１は、まず、テキストデータ入力部１に入力された図９に示すテキストを文に分割する（ステップＳＴ２１）。文への分割は、例えば句点で分割することにより実現可能である。

次に、解析部２１は、文に分割したテキストをさらに文節単位に分割する（ステップＳＴ２２）。文から文節への分割は、例えばＫＮＰ、ＣａｂｏＣｈａ等の構文解析器を用いればよい。なお、構文解析器とは、文がどのような構造から成っているのかを解析し、その構造を出力するものである。

続いて、解析部２１は、文節に分割したテキストをさらに単語単位に分割する（ステップＳＴ２３）。文節から単語への分割には、例えばＭｅｃａｂ等の形態素解析器を用いればよい。なお、形態素解析器とは、文がどのような単語、品詞から成っているかを解析するものである。

解析部２１は、言語解析の結果として、解析結果テキストを作成する。図１１は実施の形態２に係る解析結果テキスト１０２の例を示す図である。図１１に示すように、入力テキスト１０１は、解析部２１による解析の結果、「新型/ロケット/「/イプシロン/」・・・」のように、単語単位に分割される。図１１において、「/」は単語の区切れを表し、「//」は文節の区切れを表し、「///」は文の区切れを表す。

図１２は実施の形態２に係る重要度付与部２２の動作例を示すフローチャートである。重要度付与部２２には、まず、解析部２１によって単語単位に分割された解析済みテキストのデータが入力される（ステップＳＴ３１）。

次に、重要度付与部２２は、重要度記憶部３に記憶される重要度テーブルの重要度を用いて、解析部２１に分割された各単語に重要度を付与する（ステップＳＴ３２）。図１３は重要度テーブル１０３の例を示す図である。図１３の例では、重要度記憶部３には、単語に対応して重要度が記憶されている。例えば単語「新型」については重要度１５、単語「ラーメン」については重要度２、のように与えられている。

重要度付与部２２は、解析結果テキスト１０２に重要度を付与することにより、重要度付きテキストを作成する。図１４は実施の形態２に係る重要度付きテキスト１０４の例を示す図である。図１４に示すように、１つ目の文節「新型ロケット「イプシロン」初号機が」の重要度は、単語「新型」、「ロケット」、「「」、「イプシロン」、「」」、「初号」、「機」、「が」にそれぞれ付与された重要度の和を単語数で割って正規化した値０．７となる。同様に、２つ目の文節「１４日午後２時、」の重要度は０．２、３つ目の文節「鹿児島県肝付町の宇宙航空研究開発機構内乃浦宇宙空間観測所で」の重要度は「０．４」、４つ目の文節「打ち上げられた」の重要度は１．０となる。このように、重要度付与部２２は、部分テキストとしての文節に対して重要度を付与する。

また、重要度付与部２２は、各文節の重要度の和を文節数で割って正規化することにより、文「新型ロケット「イプシロン」初号機が１４日午後２時、鹿児島県肝付町の宇宙航空研究開発機構内乃浦宇宙空間観測所で打ち上げられた」の重要度を０．６と求めることができる。なお、ここでは重要度を正規化して求めたが、これに限定されない。

図１５は実施の形態２に係る部分テキストデータ選択部２３の動作例を示すフローチャートである。部分テキストデータ選択部２３は、まず、要約度変更部４から入力された文の要約度と、文の重要度とを比較する（ステップＳＴ４１）。テキストデータ選択部２３は、比較の結果、文の重要度が文の要約度以上であれば（ステップＳＴ４１−Ｙｅｓ）、ステップＳＴ４２の処理を行う一方で、文の重要度が文の要約度よりも小さければ（ステップＳＴ４１−Ｎｏ）、ステップＳＴ４６の処理に移る。ここでは文の要約度は０．５とする。そうすると、図１４の例では、１つ目の文の重要度は０．６であり文の要約度以上となるので、ステップＳＴ４２の処理へ移る。なお、要約度については、要約度変更部４から入力された値ではなく、部分テキストデータ選択部２３が予め保有している値であってもよい。

次に、部分テキストデータ選択部２３は、ステップＳＴ４１で選択された文に含まれる文節の重要度と、文節の要約度とを比較する（ステップＳＴ４２）。文節の要約度は文の要約度と同じ値であってもよいし、異なる値として文の要約度とは別に設定されていてもよい。ここでは文節の要約度は文の要約度と同じ０．５とする。図１４の例では、１つ目の文節「新型ロケット「イプシロン」初号機が」の重要度は０．６で要約度以上であるので（ステップＳＴ４３−Ｙｅｓ）、１つ目の文節の内容に該当する部分テキストデータが要約テキストデータ記憶部２４に記憶され（ステップＳＴ４３）、１つ目の文節の内容に該当する部分テキストデータとその出現回数が履歴情報としてテキスト履歴データ記憶部５に記憶される（ステップＳＴ４４）。

部分テキストデータ選択部２３による重要度と要約度との比較対象である文が最後である場合、処理が終了する（ステップＳＴ４６−Ｙｅｓ）。ここでは最後の文ではないため（ステップＳＴ４６−Ｎｏ）、次の文節に処理が移る（ステップＳＴ４５）。

次に部分テキストデータ選択部２３は、２つ目の文節「１４日午後２時、」の重要度と文節の要約度とを比較する（ステップＳＴ４２）。２つ目の文節の重要度は０．２であり文節の要約度よりも小さいので（ステップＳＴ４２−Ｎｏ）、次の文節に処理が移る（ステップＳＴ４５）。３つ目の文節「鹿児島県肝付町の宇宙航空研究開発機構内之浦宇宙空間観測所で」についても重要度が０．４で文節の要約度よりも小さいので、２つ目の文節と同様の処理がなされる。４つ目の文節「打ち上げられた。」の重要度は１．０で文節の要約度以上であるので、１つ目の文節と同様の処理がなされる。

２つ目の文以降についても１つ目の文と同様の処理がなされ、入力テキスト内の全ての文について同様の処理がなされると（ステップＳＴ４６−Ｙｅｓ）、部分テキストデータ選択部２３の処理は終了する。

部分テキストデータ選択部２３による部分テキスト選択処理の結果、要約テキストデータ記憶部２４には要約テキストデータが記憶される。図１６は実施の形態２に係る要約テキスト１０５の例を示す図である。図１６に示すように、要約テキストは、部分テキストデータ選択部２３により選択された部分テキスト、つまり、１つ目の文節「新型ロケット「イプシロン」初号機が」と４つ目の文節「打ち上げられた。」から構成される。

また、部分テキストデータ選択部２３による履歴情報の記録（ステップＳＴ４４）により、テキスト履歴データ記憶部５には部分テキストデータの出現回数がテキスト履歴として記憶される。図１７は実施の形態２に係るテキスト履歴１０６の例を示す図である。図１７に示すように、１つ目の文節内の単語「新型」、「ロケット」、「イプシロン」、「初号」「機」についての出現回数「１」が記憶される。また、４つ目の文節内の単語「打ち上げ」についての出現回数「１」が記憶される。２つ目以降の文についても同様である。

以上より、実施の形態２によれば、解析部２１により言語解析して分割された部分テキストデータに対して、重要度付与部２２により重要度が付与され、その重要度に基づいて部分テキストデータ選択部２３が部分テキストデータを選択して履歴情報を履歴データ記憶部５に記憶するので、実施の形態１と同様の効果を奏する。また、解析部２１は言語解析を行って入力テキストデータを部分テキストデータに分割するので、文章構造が考慮された部分テキストデータの履歴情報の記憶が可能となる。

図１８は実施の形態２に係るテキスト要約装置の他の構成例を示す図である。図１８に示すように、実施の形態２のテキスト要約装置２１０においても、音声合成部７を備えていてもよい。なお、実施の形態２の音声合成部７は実施の形態１と同様であるので図５と同一の符号を付してその説明を省略する。

図１９は実施の形態２に係るテキスト要約装置の他の構成例を示す図である。図１９に示すように、実施の形態２のテキスト要約装置２２０においても、嗜好キーワード抽出部９を備えていてもよい。なお、実施の形態２の嗜好キーワード抽出部９は実施の形態１と同様であるので図６と同一の符号を付してその説明を省略する。

図２０は実施の形態２に係るテキスト要約装置の他の構成例を示す図である。図２０に示すように、実施の形態２のテキスト要約装置２３０においても、音声認識キーワード抽出部１０を備えていてもよい。なお、実施の形態２の音声認識キーワード抽出部１０は実施の形態１と同様であるので図７と同一の符号を付してその説明を省略する。

１ テキストデータ入力部、２ データ処理部、３ 重要度記憶部、４ 要約度変更部、５ テキスト履歴データ記憶部、６ 重要度変更部、７ 音声合成部、８ 操作履歴記憶部、９ 嗜好キーワード抽出部、１０ 音声認識キーワード抽出部、２１解析部、２２ 重要度付与部、２３ 部分テキストデータ選択部、２４ 要約テキストデータ記憶部、１００、１１０、１２０、１３０、２００、２１０、２２０、２３０ テキスト要約装置

Claims (9)

1. 複数の部分テキストデータから構成されたテキストデータが入力されるデータ入力部と、
   前記部分テキストデータに付与される重要度に基づいて、前記データ入力部に入力されるテキストデータから１又は複数の前記部分テキストデータを抜き出して要約テキストデータを生成するデータ処理部と、
   過去に入力されたテキストデータに含まれる前記部分テキストデータの履歴情報に基づいて前記重要度を変更する重要度変更部と、を備え、
   前記データ処理部は、前記重要度変更部にて変更された前記重要度に基づいて前記要約テキストデータを生成することを特徴とするテキスト要約装置。
2. 前記部分テキストデータに付与される前記重要度を記憶する重要度記憶部を有し、
   前記重要度変更部は、前記重要度記憶部に記憶された前記重要度のうち、前記過去に入力されたテキストデータに含まれる前記部分テキストデータに対応する前記重要度を変更することを特徴とする請求項１に記載のテキスト要約装置。
3. 前記重要度変更部は、前記過去に入力されたテキストデータの情報がユーザにとって重要な情報である場合は前記過去に入力されたテキストデータに含まれる前記部分テキストデータの前記重要度を高くし、前記過去に入力されたテキストデータの情報がユーザにとって重要な情報でない場合は前記過去に入力されたテキストデータに含まれる前記部分テキストデータの前記重要度を低くすることを特徴とする請求項２に記載のテキスト要約装置。
4. 前記重要度変更部は、前記過去に入力されたテキストデータがＷｅｂ情報に関するテキストデータである場合は、前記重要度記憶部に記憶された前記重要度のうち、前記過去に入力されたテキストデータに含まれる前記部分テキストデータに対応する前記重要度を低くすることを特徴とする請求項３に記載のテキスト要約装置。
5. 前記重要度変更部は、前記過去に入力されたテキストデータが緊急情報に関するテキストデータである場合は、前記重要度記憶部に記憶された前記重要度のうち、前記過去に入力されたテキストデータに含まれる前記部分テキストデータに対応する前記重要度を高くすることを特徴とする請求項３または４に記載のテキスト要約装置。
6. ユーザによる過去の操作履歴からユーザの嗜好情報をテキストデータとして抽出する嗜好情報抽出部を備え、
   前記重要度変更部は、前記重要度記憶部に記憶された前記重要度のうち、前記嗜好情報抽出部により抽出された前記嗜好情報に関するテキストデータに含まれる前記部分テキストデータに対応する前記重要度を高くすることを特徴とする請求項３乃至５のいずれかに記載のテキスト要約装置。
7. 外部からの音声を認識して音声認識情報をテキストデータとして抽出する音声認識情報抽出部を備え、
   前記重要度変更部は、前記重要度記憶部に記憶された前記重要度のうち、前記音声認識情報抽出部により抽出された前記音声認識情報に関するテキストデータに含まれる前記部分テキストデータに対応する前記重要度を高くすることを特徴とする請求項３乃至６のいずれかに記載のテキスト要約装置。
8. 前記データ処理部は、
   前記データ入力部に入力されたテキストデータを解析してテキストデータを文、文節、または単語である複数の部分テキストデータに分割する解析部と、
   前記解析部により分割された前記複数の部分テキストデータに対して、前記重要度記憶部に記憶された前記重要度を付与する重要度付与部と、
   前記複数の部分テキストデータのうち、前記重要度付与部で付与された前記重要度が設定値よりも大きい値をもつ前記部分テキストデータを選択する部分テキストデータ選択部とを有することを特徴とする請求項２乃至７のいずれかに記載のテキスト要約装置。
9. 前記データ処理部によって生成された前記要約テキストデータに基づき要約テキストの内容を音声合成して出力する音声合成部を備えることを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載のテキスト要約装置。

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