文書分類とのマルチタスク学習による重要文抽出

抄録

現実の文書には教師データとなる参照要約（人手で作成された要約）が付与されていない場合が多く，教師あり重要文抽出では，参照要約が少量の場合における適用が課題である．本研究では，文書分類の学習を同時に行うことで，重要文抽出の学習をサポートするマルチタスク学習モデル及び学習方法を提案する．精度評価実験では，特に参照要約が少量の場合において，マルチタスク学習の導入による精度向上を確認した．