JP7487768B2 - 要約生成装置、要約生成方法及びプログラム - Google Patents

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Description

本発明は、要約生成装置、要約生成方法及びプログラムに関する。
２０１５年に、持続可能な開発目標（ＳＤＧｓ（Sustainable Development Goals））を中心とする「持続可能な開発のための２０３０アジェンダ」が国連サミットで採択された。ＳＤＧｓは、１７の目標（ゴール）と１６９のターゲットで構成されており、貧困や飢餓、健康や教育、水の安全など、開発途上国の開発支援などから、働きがいや経済成長、エネルギー、更には気候変動や生物多様性に関するものまで多義に及ぶ。
ＳＤＧｓなどの社会課題に対する貢献は、大きなビジネスチャンスをもたらす市場として捉えられ、多数の企業が各目標に対するソリューションの検討を始めている。特に、ＩＣＴ（Information and Communication Technology）サービス・ソリューションは、これら社会課題の解決に大きく貢献することが期待されている。
各ＩＣＴサービスがＳＤＧｓのどのゴールに貢献可能かを判定するには、ＳＤＧｓの意味をターゲット文書を含めて正しく理解する必要がある。ターゲットを正しく理解しないとＩＣＴサービスが本来有していた効果を見過ごす可能性があるのみならず、過剰評価をしてしまうというリスクがある。
しかしながら、１６９のターゲットは数値目標ではなく行動目標であるため判読が困難である。ＩＣＴサービスの関連性を評価する評価者が１６９のターゲットの意図する内容を正確に把握し、因果関係を把握することは稼働面で困難であるため、ＩＣＴサービスがどのように貢献可能かの因果関係を加味した適切に要約が必要である。
従来、ターゲットを要約した目標の生成には、例えばキーワード抽出法などが用いられている（非特許文献１）。
「SDGsビジネスの可能性とルール形成最終報告書」,デロイトトーマツコンサルティング合同会社,2017年12月
しかしながら、特に、ＩＣＴサービスにおいては、ＩＣＴサービスが貢献する効果の作用する対象との因果関係を明らかにする必要があるところ、キーワードのみではそのような因果関係を明確にすることができないため、或るＩＣＴサービスがいずれの目標に貢献するのかを容易に判別可能な要約を得ることは困難であった。
例えば、非特許文献１に記載の目標１のターゲットからのキーワード抽出では、「土地」というキーワードが抽出されているが、その単語のみではどのようにＩＣＴサービスが当該目標に対して貢献可能かの判断が難しい。
また、例えば一般的に用いられる係り受け解析などによる要約（キーワード抽出）によって、目標１のターゲット「２０３０年までに各国定義によるあらゆる次元の貧困状態にある、すべての年齢の男性、女性、子供の割合を半減させる」を要約すると、「貧困状態にある」、「割合を半減させる」などが得られる。
しかし、これでは、文意をくみ取ることが困難であり、ＩＣＴサービスが当該目標に対してどのように貢献可能かの判断が難しい。
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、ＳＤＧｓの目標についてＩＣＴサービスの貢献の判別の容易性を向上させることのできる要約を生成することを目的とする。
そこで上記課題を解決するため、要約生成装置は、ＩＣＴサービスに関するテキストデータの構成要素に基づいて、１以上の第１の特徴情報を前記テキストデータから抽出する第１の抽出部と、ＳＤＧｓの目標に属するターゲットの構成要素に基づいて、前記ターゲットの特徴を示す１以上の第２の特徴情報を前記ターゲットから抽出する第２の抽出部と、前記第２の特徴情報のそれぞれについて、前記第１の特徴情報との類似度を判定する判定部と、前記類似度が閾値以上である前記第２の特徴情報のそれぞれに対応する、前記ターゲットの前記構成要素の集合をクラスター分析した結果を、前記目標の要約として生成する生成部と、を有する。
ＳＤＧｓの目標についてＩＣＴサービスの貢献の判別の容易性を向上させることのできる要約を生成することができる。
本発明の実施の形態における要約生成装置１０のハードウェア構成例を示す図である。 本発明の実施の形態における要約生成装置１０の機能構成例を示す図である。 ＩＣＴサービスの特徴情報の抽出処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 ＳＤＧｓの各目標の要約の生成処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 ターゲット文書の形態素解析の結果の一例を示す図である。 ＳＤＧｓの各目標の要約の出力例を示す図である。 ＳＤＧｓの各目標の要約の出力例を示す図である。 ＳＤＧｓの各目標の要約の出力例を示す図である。 ＳＤＧｓの各目標の要約の出力例を示す図である。 ＳＤＧｓの各目標の要約の出力例を示す図である。 ＳＤＧｓの各目標の要約の出力例を示す図である。
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の実施の形態における要約生成装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図１の要約生成装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、及びインタフェース装置１０５等を有する。
要約生成装置１０での処理を実現するプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って要約生成装置１０に係る機能を実行する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。
図２は、本発明の実施の形態における要約生成装置１０の機能構成例を示す図である。図２において、要約生成装置１０は、サービス特徴抽出部１１、形態素解析部１２、構文解析部１３、判定部１４、要約生成部１５及び要約出力部１６等を有する。また、サービス特徴抽出部１１は、形態素解析部１１１及び特徴計算部１１２を含む。これら各部は、要約生成装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。要約生成装置１０は、また、テキストＤＢ１２１及び特徴記憶部１２２等の記憶部を利用する。これら各記憶部は、例えば、補助記憶装置１０２、又は要約生成装置１０にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能である。
以下、要約生成装置１０が実行する処理手順について説明する。図３は、ＩＣＴサービスの特徴情報の抽出処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図３において、ループＬ１（ステップＳ１０１～Ｓ１０４）は、テキストＤＢ１２１にテキストデータが記憶されているＩＣＴ（Information and Communication Technology）サービスごとに実行される。ＩＣＴサービスのテキストデータとは、例えば、ＳＤＧｓ（Sustainable Development Goals）に対する貢献事例が記載されたテキストデータである。但し、ＩＣＴサービスの概要や効用作用を説明するテキストデータ等、ＩＣＴサービスに関する電子的な説明文書が、当該ＩＣＴサービスのテキストデータとしてテキストＤＢ１２１に記憶されていてもよい。また、テキストデータは、Ｗｅｂサイトから収集されてもよい。以下、ループＬ１において処理対象とされているＩＣＴサービスを「対象サービス」という。
ステップＳ１０１において、形態素解析部１１１は、対象サービスのテキストデータ（以下、「対象テキストデータ」という。）を入力する。なお、テキストＤＢ１２１には、ＩＣＴサービスの識別情報（サービス名等）に対応付けられてテキストデータが記憶されている。
続いて、形態素解析部１１１は、対象テキストデータに対して形態素解析を実行して、対象テキストデータの構成要素（形態素）を抽出する（Ｓ１０２）。例えばＪＵＭＡＮ、ＭｅＣａｂ又はＣｈａＳｅｎ等の形態素解析ツールが用いられて形態素解析が実行されてもよい。
続いて、特徴計算部１１２は、形態素解析の結果（対象テキストデータの構成要素）に基づいて、対象テキストデータの１以上の特徴情報（以下、「サービス特徴」という。）を抽出（計算）する（Ｓ１０３）。特徴計算部１１２は、例えば、Ｔｆ－ｉｄｆ法、共起度解析、係り受け解析等の自然言語処理、又はテキストマイニングの技術を利用して、サービス特徴を抽出（計算）する。例えば、係り受け解析については、ＣａｂｏＣｈａなどの係り受け解析ツール等が用いられてもよい。共起度解析については、ｐｙｆｐｇｒｏｗｔｈなどのライブラリ等が用いられてもよい。
例えば、対象サービスが「ＩＣＴブイ」であり、対象テキストデータが、「https://www.nttdocomo.co.jp/biz/service/ict_bui/」において公開されているＷｅｂ文書である場合、名詞間の係り受け解析の結果（名詞－名詞）として、例えば、以下のようなサービス特徴の集合が抽出される。
塩分濃度－データ
塩分濃度－海洋
携帯電話－確認
作業内容－記憶
最高値－表示
：
なお、特徴計算部１１２は、上記の各サービス特徴をベクトル化（数値化）してもよい。具体的には、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃを用いて、各名詞を分散表現に変換し、係り受けの関係にある名詞同士の分散表現の平均を、当該名詞同士のサービス特徴の値としてもよい。例えば、「塩分濃度－データ」であれば、「塩分濃度」の分散表現と「データ」の分散表現との平均がサービス特徴とされてもよい。また、当該名詞同士の分散表現の値を加算し正規化したものをサービス特徴としてもよい。
続いて、特徴計算部１１２は、対象サービスの識別情報（例えば、サービス名）に関連付けて、ステップＳ１０３において計算されたサービス特徴の集合を特徴記憶部１２２に記憶する（Ｓ１０４）。
ループＬ１が、各ＩＣＴサービスについて実行されることにより、複数のＩＣＴサービスのそれぞれのサービス特徴の集合が特徴記憶部１２２に記憶される。
図４は、ＳＤＧｓの各目標の要約の生成処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
図４において、ループ処理Ｌ２は、ＳＤＧｓの１７の目標（ゴール）ごとに実行される。以下、ループ処理Ｌ２において処理対象とされている目標を、以下「対象目標」という。また、ループ処理Ｌ２内のループ処理Ｌ３は、１６９のターゲットのうち、対象目標に属するターゲットごとに実行される。ループ処理Ｌ３において処理対象とされているターゲットを、以下「対象ターゲット」という。
ステップＳ２０１において、形態素解析部１２は、対象ターゲットが記載されたテキストデータ（以下、「ターゲット文書」という。）について、形態素解析を実行することで、ターゲット文書の構成要素（形態素）を抽出する。形態素解析の方法は、形態素解析部１１１による形態素解析と同様でよい。なお、図５に、ターゲット１３．１のターゲット文書（「全ての国々において、気候関連災害や自然災害に対する強靱性（レジリエンス）及び適応の能力を強化する。」）の形態素解析の結果の一例を示す。
続いて、構文解析部１３は、ターゲット文書の形態素解析の結果（ターゲット文書の構成要素）に基づいて、ターゲット文書の構文解析を実行することで、ターゲット文書の１以上の特徴情報を抽出する（Ｓ２０２）。なお、当該構文解析の内容は、特徴計算部１１２が実行する処理内容と同様でよい。したがって、係り受け解析（名詞－名詞）であれば、
自然災害－適応
：
といった単語又は句の集合が特徴情報（以下、「ターゲット特徴」という。）の集合として得られる。特徴計算部１１２によって計算されるサービス特徴がベクトル（分散表現）である場合、構文解析部１３は、特徴計算部１１２と同様の方法で各ターゲット特徴をベクトルに変換すればよい。すなわち、構文解析部１３によって、ターゲット文書に関して、ＩＣＴサービスのテキストデータの特徴情報と対比可能な特徴情報が得られる。
続いて、判定部１４は、ステップＳ２０２において取得されたターゲット特徴ごとに、特徴記憶部１２２に記憶されている各サービス特徴との類似度を判定（計算）する（Ｓ２０３）。この際、ターゲット特徴との類似度の判定対象とされるサービス特徴は、特徴記憶部１２２に記憶されている全てではなく、対象ターゲットに貢献することが知られている１以上のＩＣＴサービスに関するサービス特徴に限定されてもよい。例えば、ターゲットと当該ターゲットに貢献するＩＣＴサービスとの対応情報が補助記憶装置１０２等に予め記憶されていてもよい。判定部１４は、ステップＳ２０２において取得されたターゲット特徴ごとに、当該対応情報において対象ターゲットに対応するＩＣＴサービスに関する各サービス特徴との類似度を判定（計算）する。例えば、ターゲット特徴がＮ個であり、１以上の当該ＩＣＴサービスに関するサービス特徴がＭ個であれば、Ｎ個のターゲット特徴のそれぞれについて、Ｍ個の類似度が計算される。なお、類似度としては公知の指標が用いられればよい。例えば、コサイン類似度が用いられてもよい。
続いて、判定部１４は、ステップＳ２０２において取得されたターゲット特徴の集合の中から、いずれかの類似度（上記の例では、Ｍ個の類似度のうちのいずれかの類似度）が閾値以上（例えば、コサイン類似度であれば０．６以上）であるターゲット特徴に係る単語又は句（ターゲット文書の構成要素）を抽出する（Ｓ２０４）。すなわち、ターゲット文書の中から、ＩＣＴサービスと関連性の高い構成要素が抽出されたことになる。
対象目標に属する全てのターゲットについてループ処理Ｌ3月が実行されると、要約生成部１５は、当該ループ処理Ｌ３のステップＳ２０４において抽出された単語又は句の集合について、クラスター分析を実行して、当該集合をクラスターに分類し、クラスターへの分類結果を対象目標の要約として生成する（Ｓ２０５）。そうすることで、対象目標に対して単語又は句の重複が回避された要約が生成される。なお、クラスター分析には、例えば、Ｔｏｐｉｃモデルが利用されてもよい。
１７の全ての目標についてループ処理Ｌ２が実行されると、要約出力部１６は、各目標について生成された要約を出力する（Ｓ２０６）。例えば、各目標の要約は、ユーザ（例えば、ＳＤＧｓに精通した専門家）が操作可能な端末の表示装置に表示されてもよい。この際、より理解がし易いように要約の一部がユーザによって編集（訂正）されてもよい。
図６～図１１は、ＳＤＧｓの各目標の要約の出力例を示す図である。各目標の要約は複数行に分割されているが、この分割は、ステップＳ２０５におけるクラスターへの分類結果に基づく。すなわち、各行が１つのクラスターに対応し、それぞれの行に含まれる単語等が、当該行に対応するクラスターに分類された単語等に該当する。
上述したように、本実施の形態によれば、ＩＣＴサービスがどのように貢献可能かの因果関係が反映されて、ＳＤＧｓのターゲット文書から抽出される構成要素が抽出され、当該構成要素に基づいて目標の要約が生成される。すなわち、ＩＣＴサービスの効果の対象と効用等に関するサービス特徴が用いられるため、どのように貢献可能かの因果関係を反映できる。また、サービス特徴を用いて抽出されたターゲット特徴をクラスター分析することで重複を避けた適切に要約された目標を生成できる。したがって、ＳＤＧｓの目標についてＩＣＴサービスの貢献の判別の容易性を向上させることのできる要約を生成することができる。
なお、本実施の形態において、サービス特徴抽出部１１は、第１の抽出部の一例である。形態素解析部１２及び構文解析部１３は、第２の抽出部の一例である。要約生成部１５は、生成部の一例である。要約出力部１６は、出力部の一例である。サービス特徴は、第１の特徴情報の一例である。ターゲット特徴は、第２の特徴情報の一例である。
以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
１０ 要約生成装置
１１ サービス特徴抽出部
１２ 形態素解析部
１３ 構文解析部
１４ 判定部
１５ 要約生成部
１６ 要約出力部
１００ ドライブ装置
１０１ 記録媒体
１０２ 補助記憶装置
１０３ メモリ装置
１０４ ＣＰＵ
１０５ インタフェース装置
１１１ 形態素解析部
１１２ 特徴計算部
１２１ テキストＤＢ
１２２ 特徴記憶部
Ｂ バス

Claims (6)

  1. ＩＣＴサービスに関するテキストデータの構成要素に基づいて、１以上の第１の特徴情報を前記テキストデータから抽出する第１の抽出部と、
    ＳＤＧｓの目標に属するターゲットの構成要素に基づいて、前記ターゲットの特徴を示す１以上の第２の特徴情報を前記ターゲットから抽出する第２の抽出部と、
    前記第２の特徴情報のそれぞれについて、前記第１の特徴情報との類似度を判定する判定部と、
    前記類似度が閾値以上である前記第２の特徴情報のそれぞれに対応する、前記ターゲットの前記構成要素の集合をクラスター分析した結果を、前記目標の要約として生成する生成部と、
    を有することを特徴とする要約生成装置。
  2. 前記第１の抽出部は、前記テキストデータについて形態素解析を実行し、前記形態素解析の結果を入力とする自然言語処理に基づいて前記第１の特徴情報を抽出する、
    ことを特徴とする請求項１記載の要約生成装置。
  3. 前記第２の抽出部は、前記ターゲットについて形態素解析を実行し、前記形態素解析の結果を入力とする自然言語処理に基づいて前記第２の特徴情報を抽出する、
    ことを特徴とする請求項１又は２記載の要約生成装置。
  4. 前記生成部が生成した前記要約を出力する出力部、
    を有することを特徴とする請求項１乃至３いずれか一項記載の要約生成装置。
  5. ＩＣＴサービスに関するテキストデータの構成要素に基づいて、１以上の第１の特徴情報を前記テキストデータから抽出する第１の抽出手順と、
    ＳＤＧｓの目標に属するターゲットの構成要素に基づいて、前記ターゲットの特徴を示す１以上の第２の特徴情報を前記ターゲットから抽出する第２の抽出手順と、
    前記第２の特徴情報のそれぞれについて、前記第１の特徴情報との類似度を判定する判定手順と、
    前記類似度が閾値以上である前記第２の特徴情報のそれぞれに対応する、前記ターゲットの前記構成要素の集合をクラスター分析した結果を、前記目標の要約として生成する生成手順と、
    をコンピュータが実行することを特徴とする要約生成方法。
  6. 請求項１乃至４いずれか一項記載の要約生成装置としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
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