# 談話構造制約付きパーソナライズド抽出型要約

高津 弘明 $^{1}$ 安藤 涼太 $^{2}$ 本田 裕 $^{3}$ 松山 洋一 $1 \quad$ 小林哲則 ${ }^{1}$
1 早稲田大学 2 内外切抜通信社 $\quad 3$ 本田技研工業
takatsu@pcl.cs.waseda.ac.jp ando@naigaipc.co.jp hiroshi_01_honda@jp.honda
matsuyama@pcl.cs.waseda.ac.jp koba@waseda.jp

## 1 はじめに

ユーザのプロフィールに基づいてニュース記事の 文に対する興味度を推定する手法および，興味度と 談話構造に基づいて文を抽出し，ユーザごとにパー ソナライズした要約を生成する手法を提案する。

人々がテキストの必要な情報に効率的にアクセ スすることを手助けする技術としてテキスト自動要約技術がある．要約は，特定のユーザに特化した 要約か否かで, generic な要約と user-focused な要約 に分類される [1]. generic な要約は，特定のユーザ を想定せず，テキストの重要な情報を抽出して作成 された要約を表すのに対し， user-focused な要約は，重要な情報だけでなく，ユーザの興味や好みも考慮して作成された要約を表す。これまでに, generic な要約を生成する手法が数多く検討されてきたが，興味や嗜好が多様化している現代社会において， user-focused な要約の需要が高まっている [2].

generic な要約, user-focused な要約を問わず，要約 が満たすべき性質として一貫性がある。一貫性の高 い要約とは原文書の談話構造や論理構造を保持し た要約を表す. generic な要約の研究では, 談話構造 を考慮した要約生成手法が提案されている $[3,4,5]$.一方，user-focused な要約生成手法の多くは，ユーザ の特徴を考慮して計算されたスコアに基づいて文を ランキングし，その上位の文を抽出して要約とする ものである $[6,7,8]$. そのため, 従来の user-focused な要約生成手法では，一貫性の低い要約が生成され る可能性が高い. そこで，本研究では，談話構造に 基づく一貫性を保持したまま，ユーザの属性に応じ て興味がありそうな文を抽出し，ユーザごとにパー ソナライズした要約を生成する手法を提案する.

アプリケーションとしてニュースを伝える音声対話システム（以下，ニュース対話システム）[9]を想定する。このシステムは，要約に基づく主計画と補足説明のための副計画から構成されるシナリオに基 づいて会話を進行させる。ユーザが受け身で聴いて いる限りにおいては主計画の内容を伝えることにな る. 主計画生成問題を以下のように定式化する。

話題が異なる $|D|$ 個の文書から各文書の談話構造を制約としてユーザが興味のありそうな文を 抽出し，その内容を音声で $T$ 秒以内に伝える。

提案手法では，文の内容に対する興味度は，アン ケートから得られるユーザのプロフィール情報と BERT [10] の単語埋め込み表現に基づいて推定する.要約は, 最大要約長 $T$ (秒) と文書の談話構造を制約として，推定した興味度の和が最大となるように 整数計画問題を解き，文を抽出することで生成す る. 談話構造とユーザのプロフィールおよび文と話題に対する興味度が付与されたニュース記事コーパ ス [11]を用いて，提案手法の有効性を評価する。

本稿の構成は次の通りである． 2 章で関連研究に ついて述べる. 3 章でニュース記事の文と話題に対 する興味度を推定するモデルについて説明する． 4 章で推定した興味度に基づいて文を抽出する手法に ついて説明する. 5 章で提案手法の有効性を評価す る. 6 章でまとめと今後の展望について述べる.

## 2 関連研究

要約手法は大きく extractive な手法と abstractive な 手法に分類される [12]. extractive な手法では, 文書中の文や単語を抽出することで要約を生成する。代表的な手法として，グラフベースの手法 $[13,14]$ や 整数計画問題による手法 $[3,4]$, ニューラルネット ワークによる手法 $[15,16]$ などがある. abstractive な 手法では，文書中に出現しない表現も用いながら文章をより簡潔な表現に言い換えることで要約を生成 する. 代表的な手法として，アテンションやコピー

図1 興味度推定モデル：BERT_PA_BiGRU_GNN

図 2 Personalized Sentence Encoder
メカニズムを用いた手法 $[17,18]$ や強化学習を導入した手法 $[19,20]$ などがある. また, extractive と abstractive の両方の手法を取り入れたハイブリッド な手法 $[21,22]$ も提案されている. user-focused な要約を生成する研究でも abstractive な手法が最近提案 されてきているが $[23,24]$, 以下に示す研究を含め,従来手法の多くは extractive な手法である.

user-focused な要約の研究では，タスクに応じて 様々な観点でユーザの特徴がモデル化されている。情報検索タスクでは，ユーザの特徴をクエリで捉 え，そのクエリを反映した要約を生成することで パーソナライズが試みられている [25, 26, 27, 28].学習支援タスクでは, 学習者の年齢, 学習の目的や 興味のある項目を記した自己記述などを用いて，学習者ごとにパーソナライズした要約を生成する手法が提案されている $[29,30,31]$. レビュー要約タス クでは，ユーザが入力したクエリの履歴や閲覧した 商品の履歴, プロフィールテキスト, ユーザが過去 に投稿したレビューなどを用いて，ユーザの興味や 好みに合わせた要約を生成する手法が提案されて いる [32, 33, 23]. ニュース記事を含むウェブコンテ ンツの要約のパーソナライズを目指した研究では, ニュースのキーワードに対する興味やソーシャルタ ギングデータ，要約中の文に対するクリック情報な どを用いて，ユーザごとにパーソナライズした要約 を生成する手法が提案されている [6,7, 8, 34, 35].

談話構造を考慮した generic な要約の研究として は次のような研究がある. Marcu は, 修辞構造理論 [36] に基づいて構築した Elementary Discourse Unit （EDU）を最小の談話単位とする修辞構造木に従っ て EDU をランキングし，ランキング上位の EDUを 抽出して要約とする手法を提案した [37]. 平尾ら は，修辞構造木を談話依存構造木へ変換する方法を 提案し，整数計画問題に基づく談話依存構造木の刈
り込みによって要約を生成する手法を提案した [3].菊池らは，文間の依存構造と単語間の依存構造の両方を考慮して，整数計画問題に基づいて重要文抽出 と文圧縮を同時に行う手法を提案した [4].

近年，自然言語処理の分野では，ラベルなしの膨大なテキストデータを使用して事前学習した言語モ デルを下流タスクでファインチューニングするア プローチが注目されており [38], 要約タスクにおい ても事前学習の有効性が確認されている $[5,39,40]$. Liu らは，文書のエンコーディングに BERT [10]を使用し，入力の各文の先頭に [CLS] トークンを付与す ることで文ごとの特徴量を獲得し，各 [CLS] トーク ンに対応するエンコーダの最上位層の出力ベクトル にシグモイドを適用することで抽出する文か否かを 推定する手法を提案した [39]. Xu らは，Liu らの手法を拡張し，RST の句構造を変換して得られた依存構造を制約として文書をエンコーディングし，EDU を抽出する手法を提案した [5]. Zhang らは，文書中 の重要文を mask して復元するように学習した事前学習モデルが，他の事前学習モデルよりも要約タス クにおいて高い性能を示すことを確認した [40].

## 3 興味度推定モデル

ユーザのプロフィール情報（年齢や職種・業種, ニュースのジャンルに対する興味度，趣味など [11]） に基づいてニュース記事全体の話題に対する興味度 と各文に対する興味度を推定するモデルを提案す る. 提案モデルの概略図を図 1 に示す. タイトルに 対する興味度を記事全体の話題に対する興味度とし て，1 文目の前にタイトルを入力する. Personalized Sentence Encoder（図 2) では，文の単語系列を BERT [10]に与え，得られた単語埋め込み表現系列に対し てプロフィール特徴量をクエリとして, personalized attention [41] を計算する. さらに，補助情報として，
文書内文位置，文書内段落位置，段落内文位置，談話依存構造木における深さを与える。次に，得られ た文べクトルを双方向の GRU [42] に与え，前後の文 の情報を考慮した後, Graph Neural Netowork (GNN) [43] により，タイトルをルートノードとした文間の 依存構造に基づく情報の伝搬を行う，最後に，談話構造を反映した文べクトルを sigmoid を活性化関数 とする出力層に与え, 各文について興味があるか否 かを推定する。

## 4 興味文抽出モデル

話題が異なる $|D|$ 個の文書からユーザが興味のあ りそうな文を抽出し, 音声で $T$ 秒以内に伝える要約問題を考える。要約の要件として，ユーザにとって 興味がある内容であること，冗長でないこと，内容 が一貫していることが挙げられる。 そこで，要約問題を，文間の依存構造を制約とし，文に対する興味度の高さと文間の類似度の低さのバランスで目的関数を定義した整数計画問題として定式化する.

$
\max . \quad \sum_{d \in D} \sum_{i<j \in S_{d}} b_{d i} b_{d j}\left(1-r_{d i j}\right) y_{d i j}
$

s.t.

$
\begin{aligned}
& \forall d, i, j: \quad x_{d i} \in\{0,1\}, \quad y_{d i j} \in\{0,1\} \\
& \sum_{d \in D} \sum_{i \in S_{d}} t_{d i} x_{d i} \leq T \\
& \forall d<d^{\prime}:-L \leq \sum_{i \in S_{d}} x_{d i}-\sum_{i \in S_{d^{\prime}}} x_{d^{\prime} i} \leq L \\
& \forall d, i: \quad j=f_{d}(i), \quad x_{d i} \leq x_{d j} \\
& \forall d, c, i \in C_{d c}: \sum_{j \in C_{d c}} x_{d j}=\left|C_{d c}\right| \times x_{d i} \\
& \forall d, i, j: \quad y_{d i j}-x_{d i} \leq 0 \\
& \forall d, i, j: y_{d i j}-x_{d j} \leq 0 \\
& \forall d, i, j: \quad x_{d i}+x_{d j}-y_{d i j} \leq 1
\end{aligned}
$

変数の定義を表 1 に示す. ここで，文書 $d$ の $i$ 番目の文を文 $d i$ と表現する.$b_{d i}$ は，興味度推定モデ ルで推定した文 $d i$ に対する興味度の值である. $r_{d i j}$ は, 文 $d i$ と文 $d j$ の内容語の Bag-of-Words のコサイ ン類似度である。

式 2 は，要約の発話時間を $T$ 秒以下とする制約で ある。式 3 は，抽出する文の数の文書間での偏りを $L$ 文以下に抑える制約である. 式 4 は，ある文 $d i$ を 含める場合，談話依存構造木における親ノードの文 $d j$ も含めなければならないとする制約である. 式 5 は，チャンク中のある文 $d i$ を含める場合，同チャン クに含まれる他の文も含めなければならないとする表 1 変数の定義

制約である.チャンクとは，親ノード文を理解する ために欠かせない情報が子ノード文に書かれている 場合，これらをまとめて提示すべきであることを表 した文の集合である. 式 6 から式 8 は, 文 $d i$ と文 $d j$ が選ばれた際に $y_{d i j}=1$ とするための制約である。

文書間での最大許容偏り文数 $L$ は, 最大要約長 $T$ と, 要約対象の文書の数 $|D|$, 一文書あたりの平均発話時間 $\bar{t}$ に基づいて以下の式で求める.

$
\begin{aligned}
L & =\left.\lfloor\frac{\bar{N}}{\sqrt{|D|}}+0.5\right.\rfloor \\
\bar{N} & =\frac{T}{\bar{t} \times|D|}
\end{aligned}
$

$\bar{N}$ は 1 記事から抽出が期待される文の数を表し，そ の値を文書数の平方根で割り，四捨五入した值を $L$ とする.

## 5 実験

ニュース記事に対して談話構造と興味度を付与し たデータセット [11]を使用した. このデータセット は，文を談話単位として，15 文から 25 文のニュー ス記事 1200 個に対して，ウェブニュースのクリッ ピングの専門家が「係り先」「談話関係」「チャンク」 を付与した談話構造のデータと, 同じ 1200 記事に 対して，クラウドソーシングで 1 人あたり 6 記事, 1 記事あたり 11 人以上となるように配分して，合計 2507 人にプロフィールアンケートと, ニュース 記事の話題と文について 6 段階の興味度（6:とても 興味がある，5:興味がある，4:どちらかといえば興味がある，3:どちらかといえば興味がない，2:興味 がない，1:まったく興味がない）を回答させたデー タからなる. 本研究では, 6 記事の回答時間が 6 分以上 20 分以下で，年齢が 20 代 50 代，職種と業種 が「その他」ではなく, 低頻度の職種でない被験者 1154 人のデータを使用した.

## 5.1 興味度推定性能の評価

BERT の事前学習モデルとして，情報通信研究機構が公開しているモデルを用いた1). 使用した BERT モデルは，日本語 Wikipedia の全記事に対し て, Juman 辞書を用いた $\mathrm{MeCab}^{2}$ [44] により形態素解析を行ったテキストを入力として，語彙数が 10 万語からなる BERT $_{\text {BASE }}[10]$ を学習したモデルであ る. 興味度データのうち，3 点以下のものを興味な し (ラベル“"0)，4 点以上のものを興味あり（ラベ ル“1”) としてモデルの学習を行った. 評価は, ユー ザ単位でデータを 10 分割にして交差検定を行っ た. 比較手法として, 提案モデルから personalized attentionを除いたモデル（BERT_BiGRU_GNN）と， GNN を除いたモデル（BERT_PA_BiGRU）と比較し た。なお，BERT_BiGRU_GNNでは，BERTの [CLS] トークンの最上位層の出力を BiGRUに与えている. それぞれのモデルについて, 10 分割交差検定 で Accuracy を計算した結果を表 2 に示す. 表では 「話題」（タイトルに対応するラベル）と「文」に分 けて結果を示している. BERT_BiGRU_GNNよりも BERT_PA_BiGRU_GNN の方が Accuracy が高いこと から，ユーザのプロフィールを考慮することの有効性が確認できた。さらに，BERT_PA_BiGRUよりも BERT_PA_BiGRU_GNN の方が Accuracy が高いこと から，文間の依存構造を考慮することの有効性が確認できた.

## 5.2 興味文抽出性能の評価

文に対する興味度に基づいてユーザごとにジャン ルの異なる 6 個のニュース記事を要約し，その内容 を規定時間内に音声で伝える状況を考える. 原文の 表記で文を発話するものとし，ニュース記事の各文 を AITalk 4.1 (のぞみ $)^{3}$ )で音声合成した. 合成音声 ファイルの再生時間に，文間の間（ま）1 秒，文書間の間（ま） 3 秒を加えた値を $t_{d i}$ とした. 整数計画問題は分枝切除法 $[45,46]$ で解いた ${ }^{4)}$. 評価尺度


図 3 最大要約長 $T$ を変化させたときの $\mathrm{EoIT}_{1}$ と $\mathrm{EoIT}_{2}$

には，情報伝達効率 $\mathrm{EoIT}_{\beta}$ [47] を用いた. $\mathrm{EoIT}_{\beta}$ は，要約が 4 点以上の文を含めることができた割合（被覆率）を $C, 3$ 点以下の文を除外できた割合（除外率）を $E$ としたとき，重み付き $\mathrm{F}$ 值 [48] に基づき，以下の式で計算する。

$
\operatorname{EoIT}_{\beta}=\frac{\left(1+\beta^{2}\right) \times C \times E}{\beta^{2} \times C+E}
$

$\beta=2$ のとき除外率を被覆率の 2 倍重視することを 意味する。

最大要約長 $T$ を 180 秒から 540 秒まで 30 秒刻 みで変化させたときの要約の $\mathrm{EoIT}_{1}$ と $\mathrm{EoIT}_{2}$ を 図 3 に示す. $\operatorname{EoIT}_{\beta}$ (予測値) は，興味度として BERT_PA_BiGRU_GNN の 10 分割交差検定の予測値 を用いたときの性能を表す. $\operatorname{EoIT}_{\beta}$ （理想値）は，興味度としてデータセットの正解値を用いたときの 性能を表す。各曲線は被覆率と除外率のバランス が最も取れた時刻で最大となっている. EoIT (理 $^{2}$想值）は $T=450$ のとき 0.595, EoIT $_{1}$ （予測値）は $T=420$ のとき 0.526, EoIT $_{2}$ （理想値）は $T=270$ の とき $0.630, \mathrm{EoIT}_{2}$ (予測値) は $T=270$ のとき 0.577 で最大となった. 全時刻での $\mathrm{EoIT}_{1}$ と $\mathrm{EoIT}_{2}$ の理想値と予測値の差は平均で $6 \%$ 程度であった。

## 6 おわりに

ユーザのプロフィールに基づいてニュース記事の 文に対する興味度を推定する手法および，興味度と 談話構造に基づいて文を抽出し，ユーザごとにパー ソナライズした要約を生成する手法を提案した.

今後は，対話履歴を用いて適応的にパーソナライ ズした要約を生成する手法について検討する。

謝辞本研究は，JST START（JPMJST1912）の支援 を受けたものである.

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