# 事前学習モデルを用いた少量データに対する日本語抽象型要約

勝又智
株式会社レトリバ
satoru.katsumata@retrieva.jp

## 1 はじめに

近年，自動要約の技術として，Encoder-Decoder を用いた抽象型要約が盛んに研究されている $[1,2,3,4,5,6,7]$. この Encoder-Decoder モデルを用 いた抽象型要約の特徴として，学習に大量のデータ が必要となることが知られている.

事前学習モデルを使用することで，少量の要約 データでも高い精度が得られることがいくつか の研究で報告されている. 例えば Dong ら [8] は， Gigaword [1] と呼ばれる英語要約データセットの学習データ $10 \mathrm{~K}$ 使用した場合，事前学習を行わない モデルでは ROUGE-L が 10.42 ポイントのところを，事前学習したモデルを用いることで 30.56 ポイント となることを示した。しかしながら，日本語の抽象型要約については事前学習モデルの有効性は調べら れていない. そこで本研究は，日本語抽象型要約夕 スクについて，事前学習モデルを用いることで．学習データが大量に必要となる問題の緩和につながる か調査を行った. 具体的には, UniLM [8], JASS [9], multilingual T5 [10] と呼ばれる，3つの事前学習モデ ルを用いて調査を行い，モデル毎の比較を行った.

日本語要約研究では，新聞に関する要約データ， Webニュースに関する要約データが使用されている $[11,2,3]$. しかしながら，実世界ではニュース記事以外の分野についても要約を行いたいという需要が 存在する. そこで本研究は, wikiHow ${ }^{1)}$ という様々 な分野に関するハウツーが記載された Web サイト から要約データを作成し，ニュース記事以外に対す る抽象型要約についても調査した。

少量データに対する事前学習モデルを用いた抽象型要約実験として, 本研究では Livedoor News と wikiHow データに対して抽象型要約を行っている.特に, Livedoor News については学習データとして $10 \mathrm{~K}$ 使用した場合と $1 \mathrm{~K}$ 使用した場合を比較し，事前学習モデルの少量データに対する精度を調査し

1) https://www.wikihow.jp
た. 実験結果から，数千件の学習データを用いた日本語抽象型要約において，事前学習モデルは有効で あることがわかった. また，データセットによって 事前学習モデルの振る舞いが変わる場合が存在する ことがわかった.

本研究の貢献は以下の 2 つである.

1. 様々な事前学習モデルを用いて，学習データが 少量の際の日本語抽象型要約を実験，分析し，事前学習モデルの有効性を確認した。

2. wikiHowを用いて日本語要約データセットを 作成，公開 2$)$ した.このデータセットは既存の ニュース要約データセットと比べて抽象度が高 いことを確認した.

## 2 関連研究

現在，日本語の要約研究は様々な問題設定で行 われている。具体的には，新聞記事に対して，適切 な長さの見出しを生成するといった設定 [2], Web ニュース記事に対して，3 行の要約を生成する設定 [11]，議会の議事録から対話構造を考慮した要約を 生成する設定 [12] などが存在している。このよう に，出力の構造を考慮する問題設定が多く研究さ れている。一方で, 本研究では, 抽象型要約の学習 データが大量に必要となる問題に対して取り組む。

現在, 日本語要約研究では主に 2 種類のデータ セットが存在している。一つが，新聞記事から作成 した要約データである. Japanese News Corpus (JNC) [2] は新聞記事の先頭 3 文と対応する見出しの対 になっており, JApanese MUlti-Length Summarization Corpus（JAMUL）や JAMUL2020 [3] は 1 記事に対し て複数の要約が紐づいているデータセットである. もう一つが Livedoor News から作成した 3 行要約 データセット [11]である.これは Livedoor News が 記事と対応する 3 行の要約が紐づいて公開されて いることを利用して作成したデータセットである.

表 1 事前学習モデル

これらのデータセットは全てニュース記事に関す るデータセットである. 一方で，英語で記述された 要約データはニュース記事 $[1,13]$, 特許 [14], 電子 メール [15] など，様々な分野で存在する. その中 の一つに, wikiHow $\left.{ }^{3}\right)$ という様々な分野に関する八 ウツーが記載された Web サイトから作成した要約 データ [16] が存在する. このデータはニュース記事 で作成したデータセットと異なり，様々な分野につ いて抽象度の高い要約データという特徵を持つこと が報告されている. 本研究では，この英語 wikiHow のデータセットを参考に，新たに日本語版 wikiHow から要約データセットを作成した. wikiHow は様々 なトピックに関して記述されており，ニュース記事 とは記事と要約，どちらも傾向が異なると考えられ る.このデータセットを利用してニュース記事以外 での抽象型要約の振る舞いを調査する。

## 3 事前学習モデルを用いた要約

本研究は抽出型要約について，いくつかの事前学習モデルを用いて実験した. 表 1 に本研究で使用す る事前学習モデルをまとめている.

## 3.1 UniLM

Dong ら [8] は BERT [17] の事前学習をより拡張し た手法 (Unified pre-trained Language Model; UniLM) をいくつか提案した. その中の一つに Sequence-toSequence Language Model（seq2seq LM）が存在する.概要図を図 1 に示す. BERT は入力トークンの一部 を [MASK] に置換し，置換前の単語を推定するよう に事前学習を行う (Masked Language Model; MLM). この時, BERT は注意機構を双方向に用いている.一方で seq2seq LM は図のように， 入力記事側は双方向なのだが, 出力要約側は出力するものより以前 のトークンのみに注意機構が張られる. この機構を 使用することで要約などの系列変換が学習できるこ とを報告している.

本研究では日本語データで学習された BERTを 元に, 次の fine-tuning と推論を行っている. 抽出


図 1 UniLM seq2seq LM の概要図

型要約の学習を行う際は, 要約側の一部の単語を [MASK] に置換し，seq2seq LM を用いて元の単語を 当てるように学習を行う. 推論時には入力記事を原言語側に与え，要約側の入力として [MASK] を用意 し, 出力の終了記号 [EOS] が出るまで推論を行う.

## 3.2 JASS

JASS (JApanese-specific Sequence to Sequence) [9] は，MASS（MAsked Sequence to Sequence）[4]を日本語向けに拡張した目的関数を用いて Transformer [18] を事前学習したモデルである. MASS は大量の単言語データの各文中の単語をランダムにマスクトー クンに置換し，このマスクトークンを Decoderを用 いて推定するように事前学習されている。一方で， JASS はこのマスクトークンの置換区間として, 文節単位で置換し，元の単語を推定する事前学習を 行っている. さらに，入力文を文節単位でシャッ フルし, 元の語順を Decoder で推定する事前学習も 行っている. 本研究ではこの JASS モデルに対して,要約データで fine-tuning および推論を行った.

## 3.3 multilingual $\mathrm{T 5$}

Raffel ら [5] は事前学習 Encoder-Decoder として Text-to-Text Transfer Transformer（T5）を作成した.こ のモデルは，単言語コーパスの各文中の単語をラン ダムにマスクトークンに置換し, 元の単語を当てる ように Transformerを事前学習している. Xue ら [10] は様々な言語の単言語コーパスで T5 と同様の事前学習を行い，モデルを作成した (multilingual variant of T5; mT5). 本研究ではこの $\mathrm{mT5}$ に対して, 要約 データを用いて fine-tuning，推論を行った.

## 4 日本語 wikiHow 要約データセット

本研究では Koupaee and Wang [16] と同様の手法で wikiHow から日本語要約データセットを作成した.

図 2 wikiHow から要約データを作成する例

日本語 wikiHow は全 19 カテゴリについて, 各ペー ジが構造化して記述されている. 具体的には, ペー ジ内にいくつかの大段落が存在しており, この中に 小段落として記事と対応した見出しが存在してい る. 本研究ではこの組み合わせを利用して要約デー タを作成した。

具体例を図 2 に示す.この図のように，記事と要約はそれぞれ各小段落内の記事と見出しを繋げたも のとして利用している. 見出しとして 手を洗う’, 'マスクの状態を確認する' とあれば作成する要約は '手を洗う。マスクの状態を確認する。'となる。こ のようにして，2020 年 6 月時点で取得できた全ての ページから要約データを作成した。

作成したデータセットの統計を表 2 に示す. 英語 wikiHow データセットは数十万件の記事が含まれて いるが，日本語 wikiHow データセットは数千件しか 含まれていない.

また，Livedoor News の要約データセットと要約 の抽象度合いの観点で比較した. 抽象度合いは記事側には存在せず，要約側のみに存在する単語 n-gram の割合で計測している. 比較の結果, Livedoor News データと比べると wikiHow データの方が要約側に しか存在しない n-gram が多く, より抽象度が高い データセットであることがわかった. n-gram の割合 について，詳細な値は付録 A に記載した。

作成した wikiHow データセットの特徴として, 要約側に同一の表現が複数回出現することを確認し た. Livedoor News 5,066 件中, $32.1 \%$ 件の要約側で 同一の 3-gram が複数回存在していたが, wikiHow に は $62.2 \%$ 同一の 3-gram が存在していた.このよう に, wikiHow データセットは既存のデータセットと は要約の記述スタイルが異なることがわかる.

## 5 実験

本研究では，事前学習モデルを用いて wikiHow データと Livedoor News の 1K，10K データに対して 入力が 1 記事の抽象型要約実験を行った.

## 5.1 実験設定

wikiHow については, 得られたデータを 5 等分し， 3:1:1 の割合で学習, 開発, テストデータとした. そ のため，学習データ，開発データ，テストデータは それぞれは 3,040 件，1,013 件，1,013 件である。ま た, Livedoor News については，公開されている分割 4 )を元に学習, 開発，テストデータを用意した. ただし，2020 年時点で取得できたデータのみを使用しているため, 開発データとテストデータはそれ ぞれ 886 件， 871 件である. 学習データについては 取得できたデータからランダムに $1 \mathrm{~K}$ または $10 \mathrm{~K}$ 抽出している. 評価については出力分かち書きから空白を取り除いた後, $\mathrm{MeCab}^{5)}$ で分割し, ROUGE-1 (R-1)，2（R-2)，L（R-L）のF 值を測定している. UniLM として, 日本語データで学習された BERT $^{6)}$ に対して，seq2seq LM を用いた fine-tuning を 行っだ ${ }^{7)}$. 単語分割は MeCab と WordPiece [19] を用 いている. JASS は日英の単言語データで学習さ れたモデル8)に対して要約の fine-tuning を行った.単語分割は Juman++ [20] と SentencePiece [21]を, fine-tuning と推論には OpenNMT [22]を使用してい る. $\mathrm{mT5}$ は他のモデルと同程度のパラメータ数の モデル9)に対して要約の fine-tuning を行った. 単語分割は SentencePiece を使用し, fine-tuning と推論は

表 3 日本語抽象型要約実験結果

Mesh Tensorflow [23] を使用している。また，比較と して事前学習なしの手法を 2 つ, 実験した. 1 つが LEAD-3 と呼ばれる, 記事から最初の 3 文を要約と して使用する手法で，もう 1 つが Pointer-Generator [6] と呼ばれる Encoder-Decoder を用いた手法であ る. Pointer-Generator は OpenNMT の実装を使用，単語分割は $\mathrm{MeCab}$ を用いている.

mT5，LEAD-3 以外のモデルは推論時に 3-gram の 繰り返しの削除（Trigram Block）[7]を行っており，全てのモデルはビーム幅は 4 で実験している. 上記 4 モデルのハイパーパラメータの詳細は付録 B に記載している.

## 5.2 実験結果

実験結果を表 3 に示す. 各評価指標において最も 高いスコアを太字にしている．全ての実験設定にお いて，UniLM を用いた手法が最も良い結果であっ た. また，学習データが数千件の設定では，事前学習なしの手法より事前学習を行っている手法の方が 良いことがわかる。

Livedoor News については UniLM に次いで mT5 の精度が高く,これら 2 つのモデルは LEAD-3, Pointer-Generator よりもどの評価指標においても優 れている結果となった. 一方で JASS は LEAD-3 と 同程度または低い精度であり, 特に $10 \mathrm{~K}$ の場合に おいて，ROUGE-2について Pointer-Generator と同程度の精度であることがわかる. wikiHow においては Livedoor News の場合と異なり, JASS の方が mT5 よ り高い精度であることがわかる.

## 6 分析と考察

要約実験結果から，mT5 が wikiHow に対して精度が低いことがわかる。調査の結果，mT5 のテス トデータ全体に対して $88.3 \%$ \%いて同一の文 の繰り返しが発生していた. 実際の出力例は付録 の C に示す。一方で，Livedoor News 1K に対しては mT5 は 10.0 \%繰り返している. UniLM は wikiHow，
Livedoor News 1K のどちらも $0.1 \%$ 繰り返していた. このように， mT5を用いた場合，文単位での繰り返 しが発生しやすく，データセットによって繰り返し 度合いが大きく変わっていることがわかる. この理由の 1 つとして, mT5 は推論時に Trigram Block を 行っていないからだと考えられる。また, wikiHow については，4 章で述べたように，要約側に同一の 表現が複数回現れることを確認している。そのた め, wikiHow で学習することにより，同一の表現を 出力するように学習していき，推論時にもそのよう な出力をする傾向にあると考えられる。

事前学習を行ったモデルと行っていないモデルの 定性的な比較を行う. Pointer-Generator $の$ wikiHow に対する出力は平均単語数が 12.6 で, 平均語彙は 8.9 であった. 一方で, UniLM の出力は平均単語数 が 26.2 で平均語彙が 18.6 となり, 2 倍以上の長さ,語彙であった. この結果と ROUGE スコアから，事前学習を行うことでより入力記事を説明している 要約が生成できていると考えられる. これは, 学習 データが数千件の状況で事前学習を行わなかった場合は学習が安定せず，単純な要約しか学習できない 一方で，事前学習を行うことで，学習が安定し，よ り複雑な要約も可能になると考えられる。

## 7 おわりに

本研究では，学習データが数千，数万件の日本語抽象型要約タスクにおいて，事前学習モデルの有効性を調査した．また，既存のニュース記事の分野とは異なる，ハウツーが記述されたデータから 要約データ日本語 wikiHow を作成，公開した. この 日本語 wikiHow および Livedoor News について，学習データが数千件の場合, 事前学習モデルである UniLM を用いることで，事前学習なしのモデルと比 べて大きく精度が向上することを確認した. 今後は 別の分野に関する要約データセットの作成, 事前学習モデルを元に要約精度を改善する手法の研究に取 り組みたい。

## 参考文献

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## A 要約側のみに存在する n-gram 統計

単語 n-gram の割合を表 4 に示す.なお，ここでの単語は MeCab の解析結果の形態素を指している。この表 から, wikiHow の方が要約側にしか含まれない n-gram が多く, Livedoor News と比べて抽象度の高いデータ セットであることがわかる.

表 4 事前学習モデル

## B 詳細な実験設定

UniLM，JASS，mT5，Pointer-Generator について詳細な実験設定を表 5 に示す.

## C 出力例

wikiHow に対する UniLM，JASS，mT5，Pointer-Generator の出力例を表 6 に示す.

表 6 wikiHow に対する出力例

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