Graph based Multi-Document Summarization with Latent Topics

Abstract

近年，情報技術の発展に伴って大量のテキストデータが蓄積されるようになり，必要な情報を取捨選別するために自動要約の技術の必要性がますます高まっている．自動要約技術においては，様々な手法が提案されている一方で，文の関係のグラフ表現における固有ベクトル中心性の概念に基づいて文の重要度を計算する，グラフベースの文書要約技術が提案されており，その有用性が知られている．特に，LexRankはリード手法や中心性に基づいた手法のようなベンチマーク手法として用いられる様々な手法よりも良い結果を示すことが知られている．この手法は文間の類似度を計算するのに表層情報に対するコサイン類似度を用いている．本研究では，潜在トピックに基づいた文の類似度グラフを用いる複数文書要約手法を提案し，DUC2004を用いた文書要約実験を通して，LexRankとの性能の比較および考察を行う．