# 指定語句を確実に含む見出し生成

山田康輔 1,2 人見雄太 ${ }^{2}$ 田森秀明 2 岡崎 直観 3 乾 健太郎 4,5
1 名古屋大学 2 株式会社朝日新聞社 3 東京工業大学 4 東北大学 5 理化学研究所
yamada.kosuke@c.mbox.nagoya-u.ac.jp, processor.su2300@gmail.com,
tamori-h@asahi.com, okazaki@c.titech.ac.jp, inui@ecei.tohoku.ac.jp

## 1 はじめに

Rush ら [1] の研究以降，生成型要約モデルによる 新聞記事の見出し生成が広く行われている。近年で は，指定語句の挿入など，生成される見出しの制御 に関する研究も盛んである. たとえば，Fan ら [2] は Convolutional Seq2Seq [3] を利用し，エンコーダに入力する記事の直前に指定語句を示す 1 トークンを插入することで，指定語句を含んだ見出しを生成する よう制御した。また， He ら [4] は BART [5] を利用 し, Fan らの手法の拡張として記事の直前に指定語句と“”を挿入することで，複数トークンの語句指定を可能にした. 加えて，生成結果への指定語句の 出現率を高めるために学習時に指定語句を一定の確率でドロップアウトさせている。

しかし，これらの手法は生成された見出しが指定語句を含む確率を高めることは可能だが，指定語句 を含む見出しが必ず生成されるとは限らない. 記事 を広告として用いるネイティブ広告向けの見出し生成では，見出しに指定語句を必ず含めなければなら ないケースがあり，実応用では指定語句が確実に含 まれるような見出し制御が必要となる.

そこで本研究では，指定語句を確害に含む見出 しを生成する手法として，Dual Outward Generation mechanism (DOG) を提案する. DOG は見出しを生成する際に，文頭から文末へ生成するのではなく，指定語句から文頭および文末に向かって双方向に見出しを生成することで，指定語句を必ず含む見出し 生成を実現する。表 1 に Fan ら [2] と He ら [4] の従来モデル1および DOG を用い，語句を指定したとき の見出し生成例を示す. また，図 1 に記事中の単語 1,2,3-gram を指定したとき，指定された語句が生成結果に含まれた割合 (指定語句出現率)を示す.

実験には日本語の新聞記事-見出しぺアのコーパ


表 1: 従来モデルと DOG で語句を指定した見出し生成例 - 新聞記事: 刈谷市の伊勢湾岸自動車道のパーキングエ リア「刈谷ハイウェイオアシス」の観覧車に、シース ルーゴンドラが登場した。天井を除くイスや壁、床面が 透明で、足元に広がる景色を 360 度楽しめる。観覧車は 高さ 60 メートルで、 1 周約 12 分。

## -人手で作成された見出し:

透明ゴンドラ登場 刈谷ハイウェイオアシスの観覧車

$\cdot$指定語句が「360度楽しめる」の生成結果:

DOG: 360 度楽しめる観覧車 刈谷ハイウェイオアシス

He: 風に誘われ、 360 度楽しむ 刈谷ハイウェイオアシス

Fan: 360 度の観覧車、シースルーゴンドラ登場 刈谷ハ イウェイオアシス

・指定語句が「透明ゴンドラ登場」の生成結果:

DOG: 観覧車、透明ゴンドラ登場 刈谷ハイウェイオア シス

He: 観覧車にシースルーゴンドラ 刈谷

Fan: 透明な景色、 360 度 刈谷ハイウェイオアシス

図 1: 記事中の単語の 1,2,3-gram を指定語句としたときの 各モデルの生成結果の指定語句出現率

ス Japanese News Corpus (JNC) [7] の 2019 年版を利用 し，指定語句出現率と自動要約の評価指標として代表的な ROUGE [8] にて提案手法を評価した. 提案手法は指定語句出現率 $100 \%$ を達成し，ROUGE の F 值も従来手法と同等なスコアを達成した。

## 2 提案手法

本研究では，指定語句を確実に含む見出し生成手法を提案する。具体的には，指定語句を $W\left(=y_{h: t}\right)^{2}$

$2 y_{h}$ と $y_{t}$ はそれぞれ指定語句の先頭トークンと末尾トークン を示し， $y_{h: t}$ はトークン列 $y_{h} \ldots y_{t}$ を意味する.

(a) DOG w/ dual-independent decoder

(b) DOG w/ single decoder

図 2: Dual Outward Generation mechanism (DOG) の概要図。青枠が Transformer のエンコーダ，緑枠がデコーダ，橙枠が生成機構を示す. エンコーダからデコーダへの矢印は，エンコードされた隠れ状態をデコーダの注意機構で参照している ことを指す。また，点線の矢印は，見出しの生成順序を示す.

として，見出し $Y\left(=y_{0: h-1}, W, y_{t+1: J+1}\right)$ を生成する場合，指定語句の 1 つの前のトークン $y_{h-1}$ から文頭 トークン $y_{0}$ への生成と指定語句の 1 つ後のトーク ン $y_{t+1}$ から文末トークン $y_{J+1} へ の$ の生成を同時に行 うことで実現する。提案モデルは Transformer [6] 型 の Seq2Seq モデルを基本とする.

## 2.1 Transformer

Transformer [6] は注意機構をベースとしたエン コーダ-デコーダモデルである. エンコーダは自己注意機構と 2 層のフィードフォワードネットワーク (FNN) からなる Transformer Encoder 層を複数層積み 上げることで構成され，デコーダは自己注意機構，注意機構，2 層の FFN からなる Transformer Decoder 層を複数層積み上げることで構成される。これらの 入力は単語埋め込み層と位置エンコーディング層に よって生成される記事と見出しの各単語の埋め込み を利用する. また，デコーダの出力から線形変換層 と Softmax 層を通すことで見出しの各単語を生成す る. 本研究では，これら 2 層を合わせて生成機構と 定義する。

## 2.2 Dual Outward Generation mechanism

指定語句を確実に含む見出し生成するDual Outward Generation mechanism (DOG) は指定語句から 文頭へ向けた前向きの生成と文末へ向けた後ろ向 きの生成を行うため, 生成機構を 2 つ持つ構造とな る.この構造の場合，前向きの生成機構と後ろ向き の生成機構で独立に生成するか，あるいは前向きと 後ろ向きの生成機構で生成過程を共有しつつ生成す るかの大きく 2 つのアイデアが考えられる.

## 2.2.1 各生成機構で独立に生成するモデル

前向きと後ろ向きの生成機構で独立に生成する モデルは，前向きと後ろ向きのトークン列を個別に 入力する必要があり，各生成機構に対応する 2 つの デコーダを持つ. 見出し生成の各ステップでは，前向きのデコーダに指定語句と前向きの生成トーク ン列，後ろ向きのデコーダに指定語句と後ろ向きの 生成トークン列を入力し，それぞれ独立に単語を生成する. 本モデルを DOG w/ dual-independent decoder と定義し，図 2 (a) に概要を示す。また，記事のトー クン列 $X$ ，見出しのトークン列 $Y\left(=y_{0: J+1}\right)$ ，指定語句のトークン列 $W\left(=y_{h: t}\right)$ ，指定語句から文頭まで の見出しのトークン列 $\overleftarrow{Y}\left(=y_{0: h-1}\right)$ ，指定語句から文末までの見出しのトークン列 $\vec{Y}\left(=y_{t+1: J+1}\right), \overleftarrow{Y}$ の長 さ $L_{\overleftarrow{Y}}=h, \vec{Y}$ の長さ $L_{\vec{Y}}=J-t+1$ とし, 式 1 のよ うに定式化される.

$
\begin{aligned}
P(\overleftarrow{Y} \mid X, W) & =\prod_{j=1}^{L_{\overleftarrow{Y}}} P\left(y_{h-j} \mid y_{h-j+1: t}, X\right) \\
P(\vec{Y} \mid X, W) & =\prod_{j=1}^{L_{\widehat{Y}}} P\left(y_{t+j} \mid y_{h: t+j-1}, X\right)
\end{aligned}
$

本モデルのデコーダの位置エンコーディング層に 入力するトークン位置は，前向きでは指定語句の末尾を 0 としたときの距離の値，後ろ向きでは指定語句の先頭を 0 としたときの距離の値としている.

学習時には, 前向きと後ろ向きの見出しを分けて 学習させるため，見出しを分割する必要がある. ${ }^{3}$ そ こで，学習させる見出し中で無作為に 1 トークン を指定し，その位置を基準として見出しの分割を 行う.

3 2.2.2 節のモデルも同様の処理が必要である.

## 2.2.2 生成機構間で生成過程を共有するモデル

2.2.1 節のモデルでは，前向きと後ろ向きでそれ ぞれ独立に生成しているため, 見出し生成中の各ス テップにおいて互いの生成機構が生成したトークン を考慮しておらず，前向きと後ろ向きで似たトーク ン列が生成される可能性がある. そこで，DOG の 生成機構間で生成過程を共有するモデルを考える。具体的には，見出し生成中の各ステップにおいて，前向きの生成トークン列，指定語句のトークン列，後ろ向きの生成トークン列を連結して 1 つのトーク ン列にまとめて入力とする。ここではデコーダを 2 つ持つモデルと 1 つ持つモデルを検討する. デコー ダが 2 つのモデルを DOG w/ dual decoder，デコーダ が 1 つのモデルを DOG w/ single decoder と定義し, DOG w/ single decoder の概要を図 2 (b) に示す. ま た, 式 1 と同様の記号を用いて, 式 2 のように定式化される.

$
P(\overleftarrow{Y}, \vec{Y} \mid X, W)=\prod_{j=1}^{L_{\max }} P\left(y_{h-j}, y_{t+j} \mid y_{h-j+1: t+j-1}, X\right)
$

$L_{\text {max }}=\max \left(L_{\overleftarrow{Y}}, L_{\vec{Y}}\right)$ とし, $y_{<0}$ と $y_{>J}$ はトークン列長を揃えるための特殊トークン “<pad>”とする.

本モデルのデコーダの位置エンコーディング層に 入力するトークン位置は, 中央から生成していくた め，指定語句の中央を 0 とし，それより前向きは中央からの距離を負にした値, 後ろ向きは中央からの 距離の值としている.

また，本モデルの学習時には，デコーダの自己注意機構で使用するマスク方法に工夫を必要とする。通常の Transformer は文頭から文末に向けて見出し を生成するため, デコーダの自己注意機構にて入力時点以降の単語を参照しないために図 3 (a) に示す Causal Maskを活用している。しかし，DOGでは入力時点以降の単語を参照しないだけではなく, 入力時点以前の単語も参照しないようにする必要が ある.このため, 図 3 (b) に示す Dual Outward Causal Mask (DOC Mask)を利用している。また，本モデル は学習時の分割した見出しを前向きと後ろ向きで長 さを揃える必要があることに注意する。

## 3 実験

## 3.1 実験設定

提案手法と従来手法を比較するために日本語の 新聞記事から見出しを生成するためのコーパスで

(a) Causal Mask

(b) DOC Mask

図 3: Causal Mask (左) とDOC Mask (右) の概要図. 白色の セルがマスクする箇所を示す．DOC Mask は学習時に $y_{3}$ を指定したときを示す。

ある Japanese News Corpus (JNC) [7] の 2019 年版を利用した. JNC には 1,932,399 件の記事-見出しぺアが 存在し, 本研究ではこれらを学習セット, 開発セッ ト，テストセットとして 98:1:1 の比率で無作為に 分割した. テキストの形態素解析には ipadic"を用 いた MeCab [9] を使用し, Byte Pair Encoding (BPE) ${ }^{5}$ [10] によるサブワード化を行っている.

指定語句は人手で作成された見出し中の内容語と し，評価指標には ROUGE-1, ROUGE-2, ROUGE-L の 適合率, 再現率, およびその調和平均である $\mathrm{F}$ 値を 利用した. ROUGEによる評価する際には，人手で 作成された見出しと生成された見出しから指定語句を除去している。これは従来手法では指定語句が 必ず含まれた見出しになるとは限らず，本研究の提案手法では必ず指定語句が含まれた見出しとなっ ているため，指定語句を除去しなければ提案手法が 有利な評価となってしまうためである。また，生成結果の長さを分析するために, 生成された見出し数 $n$, 生成した見出しの長さを $l_{i}$, 人手で作成された見出しの長さを len として Average Length Error (ALE) (= $\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} l_{i}-$ len) を算出する.

比較する手法は Transformer をべースモデルとし た Fan ら [2] の手法と He ら [4] の手法とする. Fan らは記事の前に 1トークンのみの指定語句を挿入， $\mathrm{He}$ らは記事の前に複数トークンの指定語句と“"を 挿入し，学習時に指定語句を一定の確率でドロップ アウトさせている. これらの手法の学習時の指定語句は人手で作成された見出しから抽出している. He らの手法の学習時の指定語句は 3-gram までとする.


 &  &  &  \\

He et al. (2020) [4] (Transformer Ver.) & 95.9 & $52.7 / 49.3 / 49.4$ & $26.5 / 24.8 / 24.8$ & $43.5 / 40.0 / 40.6$ & -1.2 & 72 \\

DOG w/ dual decoder & $\mathbf{1 0 0 . 0}$ & $\mathbf{6 0 . 3 / 4 7 . 5 / 5 1 . 5}$ & $32.9 / 25.8 / 27.9$ & $50.9 / 40.1 / 43.6$ & -5.0 & 106 \\
DOG w/ single decoder & $\mathbf{1 0 0 . 0}$ & $59.3 / 47.9 / 51.4$ & $31.9 / 25.6 / 27.5$ & $50.0 / 40.2 / 43.3$ & -4.6 & 80 \\

表 3: DOG w/ single decoder における生成例

} \\

## 3.2 実験結果

表 2 に従来手法および提案手法の指定語句出現率 (SR), ROUGE-1，ROUGE-2, ROUGE-L $の$ 適合率,再現率, $\mathrm{F}$ 值，ALE，パラメータ数 (params)を示す.表 2 から従来手法が $95 \%$ 前後の指定語句出現率な のに対し，提案手法はモデルサイズを大きく変えず に 100\%出現させることに成功している. また, 各 ROUGE の再現率は従来手法の方が高いが，適合率 は提案手法の方が高くなっており， $\mathrm{F}$ 値では同等の スコアとなっている.ここで，提案手法で ROUGE の再現率が低いのは，ALEの値が小さいことから 生成結果が全体的に短い傾向があるためであると 考えられる. 以上の結果から，指定語句を $100 \%$ 含 めた見出しを生成した上で，モデルサイズおよび ROUGE の $\mathrm{F}$ 值が同等である提案手法は, 実応用上 においても有用であることが確認できる.

## 3.3 提案手法による見出し生成例

表 3 に DOG w/ single decoder による見出し生成例 を示す. たとえば，「桜といわしのパフェ」や「6月末まで」のような商品名や日付情報を指定した結果, これらの語句に合わせて自然な見出しが生成で きており，また，記事中に存在しない「目からウ口 コのおいしさ」のようなフレーズを指定しても自然 な生成ができていることが確認できる。このような 商品名や日付情報, フレーズの語句は忠実性が求め られるため，指定語句を確害に出現させる提案手法 は実応用の観点で需要が高い．たとえば，プレスリ
リースを元にした記事や，ネイティブ広告の記事へ の見出し付与として活用が期待される.

しかし，DOG は両方向同時に生成するため，「泳 ぐ」を指定した生成例のように指定語句の前後どち らにも出現しうる単語を両方向共に生成させてし まったり，「展示」を指定した生成例のように文頭 と文末のどちらにも出現しやすいと判断された単語 のときに，両方向とも早い段階で生成を止める可能性があり，課題が残る。

## 4 まとめと今後の展望

本研究では，指定語句を確実に含んだ見出しを 生成するために，指定語句から文頭および文末に 向かって見出しを生成する Dual Outward Generation mechanisum (DOG) を提案した. JNC を用いて DOG を評価したところ，従来手法では不可能だった指定語句出現率 100\%の見出し生成を可能にし，その上 で ROUGE の F 值にて同等のスコアを達成した.

実験では日本語の見出し生成を行ったが，DOG は多言語の見出し生成や機械翻訳などの他タスク にも応用可能だと考えている. DOG はモデルのデ コーダ側の機構を変更したが，エンコーダ側で指定語句の位置情報などを取り込むことでスコアが改善 されると考えている．また，ビームサーチなどの動的計画法による生成もスコアの改善が期待される.

## 謝辞

本研究は, 東京工業大学のスパコン TSUBAME3.0 を用いて行った。

## 参考文献

[1] Alexander M. Rush, Sumit Chopra, and Jason Weston. A neural attention model for abstractive sentence summarization. In Proceedings of the 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (ACL'15), pp. 379-389, 2015.

[2] Angela Fan, David Grangier, and Michael Auli. Controllable abstractive summarization. In Proceedings of the 2nd Workshop on Neural Machine Translation and Generation (WNMT'18), pp. 45-54, 2018.

[3] Jonas Gehring, Michael Auli, David Grangier, Denis Yarats, and Yann N Dauphin. Convolutional sequence to sequence learning. In Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning (ICML'17), pp. 1243-1252, 2017

[4] Junxian He, Wojciech Kryściński, Bryan McCann, Nazneen Rajani, and Caiming Xiong. CTRLsum: Towards generic controllable text summarization. arXiv preprint arXiv:2012.04281, 2020.

[5] Mike Lewis, Yinhan Liu, Naman Goyal, Marjan Ghazvininejad, Abdelrahman Mohamed, Omer Levy, Veselin Stoyanov, and Luke Zettlemoyer. BART: Denoising sequence-to-sequence pre-training for natural language generation, translation, and comprehension. In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL'20), pp. 7871-7880, 2020.

[6] Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N Gomez, Lukasz Kaiser, and Illia Polosukhin. Attention is all you need. In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurlIPS'17), pp. 5998-6008, 2017

[7] Yuta Hitomi, Yuya Taguchi, Hideaki Tamori, Ko Kikuta, Jiro Nishitoba, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui, and Manabu Okumura. A large-scale multi-length headline corpus for analyzing length-constrained headline generation model evaluation. In Proceedings of the 12th International Conference on Natural Language Generation (INLG'19), pp. 333-343, 2019.

[8] Chin-Yew Lin. ROUGE: A package for automatic evaluation of summaries. In Text Summarization Branches Out (WAS'04), pp. 74-81, 2004.

[9] Taku Kudo, Kaoru Yamamoto, and Yuji Matsumoto. Applying conditional random fields to Japanese morphological analysis. In Proceedings of the 2004 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (ACL'04), pp. 230-237, 2004.

[10] Philip Gage. A new algorithm for data compression. $C$ Users Journal, Vol. 12, No. 2, pp. 23-38, 1994.
 山田康輔 1,2 人見雄太 ${ }^{2}$ 田森秀明 2 岡崎 直観 3 乾 健太郎 4,5 1 名古屋大学 2 株式会社朝日新聞社 3 東京工業大学 4 東北大学 5 理化学研究所 yamada.kosuke@c.mbox.nagoya-u.ac.jp, processor.su2300@gmail.com, tamori-h@asahi.com, okazaki@c.titech.ac.jp, inui@ecei.tohoku.ac.jp  