抄録
意味解析結果の語意や語間の深層格に基づく重要語抽出および重要語からの要約文生成による自動要約システムABISYSを開発した.重要語を選定するために文中の名詞に対して, 反復情報, 文脈情報, 位置情報, 見解情報, 主題・焦点情報の5つの情報から重要語になりやすさの得点を求め, これら5次元空間上のSVMによる学習に基づく線形式を用いて重要語になる優先川頁位を計算し, この上位から重要語とする.また, 重要語から要約要素語を抽出する際に, 動詞およびサ変名詞の必須格を補完することで読みやすい要約文を生成する.人手の要約との主観評価による順位付けによる他システムとの比較を行ったところ, 読みやすさの点では従来システムと同様だが, 内容カバーの点では大幅に上回る評価を得た.また要約文の95%は自然な日本語文であった.
