ニューラルネットワークを用いたニュース記事の抽出的三行要約

抄録

要約の目的は,読み手が文書全体を読むことなく,その文書の内容をある程度把握できるようにすることである.今までのニューラルネットワークを用いた要約の研究では,機械翻訳で性能を向上させた,アテンションを取り入れたエンコーダデコーダモデルによる研究が盛んに行われてきた. 単文要約や複文要約の研究などにおいて,大きな性能の向上が報告されている.また,スマートフォン等の普及により,限られた画面の範囲でニュース記事などのテキストを閲覧する機会が増えてきている.そのため,スマートフォンでニュース記事を読む場合は,小さな画面でも見やすい長さの要約文が理想的である.本研究では,ネット上のニュースサイトであるLivedoor NEWSの記事とそれに対応した三行要約のペアをデータセットとして使い,ニュース記事から,スマートフォンでも見やすい三行要約を自動で出力するニューラルネットワークモデルを提案し,実験によりその性能を評価する.