JP3735336B2 - Document summarization method and system - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は文書を自動的に要約する方法及びシステムに関するもので、より詳しくは、文書を自動的に要約するにあたって文書の構造的特徴を把握し一定の規則で構造化させた後、文書の構造化された段落において頻繁に発生するパターンを抽出し、文書の修辞構造情報、文書レベルの段落分割、単語共起情報など自然語処理(ＮＬＰ)技術を用いて文書を自動要約する方法及びシステムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
文書を自動的に要約する従来の技術としては特許文献１及び特許文献２が挙げられる。
【０００３】
前記特許文献１には情報要約方法、情報要約装置、加重化方法及び文字放送受信装置が提示されているが、ここでは所定単位で区画された文字列データが多数与えられた場合に、それらの複数の単位同士に共通する話題を示すのに効果的且つ重要なキーワードを情報要約として抽出し、キーワード毎に点数を算出して情報を要約する。
【０００４】
また、前記特許文献２には文書要約方法及び装置が提示されているが、ここでは基準数に基づき重要な情報部の選択及び不要なメッセージ部の除去を可能にすることで入力メッセージ、命令セット及び最大メッセージ長さを提供し、文書メッセージ内に存在しながら最大メッセージ長さの制限範囲内に含まれる重要な全ての情報を伝えるメッセージを発生させるようにする。
【０００５】
一方、特許文献３には文書自動要約を用いた文書分類検索方法及び文書分類検索システムが提示されているが、ここでは自動要約を用いて主題語データベースと主題文章データベースを築いた後、キー文書の入力を受けキー文書の内容と類似する内容を有する文書を検索するものである。
【０００６】
すなわち、前記文書自動要約を用いた文書分類検索方法及び文書分類検索システムにおいて用いられる自動文書要約システムは、文書の内容を読み込んで要約用解析単位に分類するパーシング(Parsing)段階と、文書の最下位要素である単語を基準として頻度情報を収集し主題語情報を構築する段階との２段階から成る。
【０００７】
しかし、前記のような従来の方法は、一般文書またはメール(Mail)システムのメッセージを対象にしたり文書分類検索方法及び文書分類検索システムに利用するための付加的手段として文書要約を用いる為、特許文書のような特性化された文書の要約に適用できず重要なキーワードを抽出したり単語頻度数のみ用いて要約する場合、要約効率を高められないことから要約性能と可読率の低下をもたらす問題を抱えていた。
【０００８】
【特許文献１】
大韓民国特許公開番号第９６-２８８９０号明細書
【特許文献２】
大韓民国特許公開番号第９７-７０７４９９号明細書
【特許文献３】
大韓民国特許公開番号第２０００−５４２６８号明細書
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
本発明者らは前記従来の技術における諸問題点を解決すべく研究を重ね、その結果に基づき本発明を提案するに至ったのであり、本発明は特許文書のような特性化された文書の要約に適用できるばかりでなく、要約効率を高め要約性能及び可読率を向上させ得る文書要約方法及びシステムを提供することに目的がある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
以下、本発明について説明する。
本発明は文書を要約する方法において、
構造的特徴を有する文書を対象にパターン探索を行いパターン構造を予め定型化する段階；
前記定型化されたパターンを重要度に応じて核心段落と付加段落とに区分する段階；
要約しようとする文書を入力する段階；
入力された文書が非定型化されたものか定型化されたものかを判断する段階；
前記入力された文書が非定型化されたものであれば、文書の内容をパターン探索して予め定型化されたパターンと同一または類似するパターンを抽出する段階；
前記抽出されたパターンにおいて段落分割、修辞構造情報、単語共起情報を用いてより重要性の少ない文章を除去して文書を要約する段階；
前記入力された文書が定型化されたものであれば、文書構造化後前記区分された段落区分基準により核心段落と付加段落とに区分する段階；
前記区分された核心段落において予め定型化されたパターンと同一または類似するパターンが有るか否かを判断する段階；
前記核心段落にパターンが有ればパターンを抽出する段階；
前記抽出されたパターン及び付加段落において段落分割、修辞構造情報、単語共起情報を用いてより重要性の少ない文章を除去して重要な文章を抽出し、抽出されたパターンでの重要な文章及び付加段落での重要な文章を用いて文書を要約する段階；及び
前記核心段落に予め定型化されたパターンと同一または類似するパターンが無ければ、核心段落及び付加段落において段落分割、修辞構造情報、単語共起情報を用いてより重要性の少ない文章を除去して重要な文章を抽出し、抽出された核心段落での重要な文章及び付加段落での重要な文章を用いて文書を要約する段階を含んで成る文書要約方法に関するものである。
【００１１】
さらに、本発明は文書を要約するシステムにおいて、
要約しようとする文書の入力を受ける文書入力部；
前記文書入力部に入力された文書が非定型化されたものか定型化されたものかを判断する文書判断部；
前記文書判断部により前記入力された文書が定型化されたものと判断されれば、文書構造化後予め定められた段落区分基準に応じて核心段落と付加段落とに区分する段落区分部；
前記段落区分部により区分された核心段落または前記非定型化された文書において予め定型化されたパターンと同一または類似するパターンを抽出するパターン抽出部；
前記パターン抽出部から抽出されたパターン、パターンの無い核心段落、及び付加段落において段落分割、修辞構造情報、単語共起情報を用いてより重要性の少ない文章を除去して重要な文章を抽出する文章抽出部；及び
前記文章抽出部において抽出された文章が非定型化された文書において抽出されたパターンに対して行われたものであれば前記文章抽出部において抽出された文章に基づき文書を要約し、また前記文章抽出部において抽出された文章が定型化された文書の核心段落において抽出されたパターンに対して行われたものであれば前記文章抽出部において抽出されたパターン及び付加段落において抽出された重要な文章に基づき文書を要約し、定型化された文書の核心段落にパターンの無い場合には核心段落と付加段落において抽出された重要な文章に基づき文書を要約する文書要約部を含んで成る文書要約システムに関するものである。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明をより詳しく説明する。
本発明により文書を要約するためには図１に示すように、先ず、
構造的特徴を有する文書を対象にパターン探索を行いパターン構造の定型化を行わなければならない(段階１１０)。
ここで文書とは一般文書、技術文書、及び特許文書のように特性化された文書などを含む。
【００１３】
前記文書が、特性化された文書の一つである特許文書の場合を例として、前記段階１１０について詳しく説明すれば次のとおりである。
【００１４】
即ち、本発明により特許文書を要約するためには、例えば出願書に添付された明細書(以下、「出願書」という)を対象にパターン探索を行ってパターン構造の定型化を行うべきである。
前記出願書は定型化された文書として発明の利用分野、発明の目的、発明の効果、発明の構成、従来の技術、問題点などを記載するようになっている。
前記発明の利用分野における一パターンとしては、「本発明(考案)は○○するシステム(方法、設備)に関するものである」を挙げられる。
また、前記発明の目的における一パターンとしては、「本発明(考案)は○○することに目的がある(目的である)」を挙げられる。
また、前記発明の効果における一パターンとしては、「本発明(考案)によると○○の効果がある(効果を奏する)」を挙げられる。
即ち、本発明により特許文書を要約するためには、先ず前記のようにパターン化された出願書を対象にパターン探索を行いパターン構造の定型化を行う。
【００１５】
次いで、前記のように定型化されたパターンを核心段落と付加段落とに区分し、相対的に重要な項目は核心段落に割当て、そうでない項目は付加段落に割当てるよう設定する(段階１２０)。
【００１６】
特許文書の例をあげると、前記核心段落には利用分野、目的、効果を、付加段落には従来技術及び問題点、構成、作用、請求範囲などを割当てるよう設定することが好ましい。
【００１７】
次いで、要約しようとする文書を入力する(段階１３０)。
【００１８】
要約しようとする文書が入力されると、入力された文書が先ず非定型化されたものか定型化されたものか判断する(段階１４０)。
【００１９】
前記文書が特許文書である場合に例えると、技術(発明、考案、提案など)に対して現場作成者が作成した非定型化された構造を有する申請書と、特許を得るために要求される特許記載要件に符合すべく定型化された構造を有する文書、例えば出願書(出願書に添付された明細書)とに分類することができる。
前記出願書は、特許出願前段階または特許出願段階における定型化された構造を有するものはいうまでもなく特許出願公開、公告、登録及び登録後段階における定型化されたものをも含む。
前記申請書は、特許要件の記載方式により記載されていない文書であり一般に核心段落の漏れや分散、低い可読性などを含む。
【００２０】
前記入力された文書が非定型化されたもの(申請書)であれば、非定型化された文書(申請書)をパターン探索して前記設定されたパターンを抽出する(段階１５０)。
例えば、特許文書においては申請書の記載内容中前記発明の利用分野におけるパターン、発明の目的におけるパターン及び発明の効果におけるパターンを抽出する。
【００２１】
次いで、前記抽出されたパターンを基に段落分割、修辞構造情報、単語共起情報を用いてより重要性の少ない文章を除去して文書を要約する(段階１６０、段階２００)。
【００２２】
一方、前記入力された文書が定型化されたもの(出願書)であれば、文書構造化後前記区分された段落区分基準により核心段落と付加段落とに区分する(段階１７０)。
【００２３】
即ち、前記のように設定されている核心段落と付加段落夫々に対する割当パターン基準により、定型化された文書(出願書)の記載内容を核心段落と付加段落とに区分するのである。
例えば、文書が特許文書である場合には、前記出願書の記載内容中発明の利用分野、目的、効果に関する記載は核心段落に、そして従来技術及び問題点、構成、作用、請求範囲などに関する記載は付加段落に区分することが好ましい。
【００２４】
続いて、前記のように区分された核心段落において予め定型化されたパターンと同一または類似するパターンが有るか否かを判断する(段階１８０)。
【００２５】
前記核心段落にパターンがあればパターンを抽出する(段階１９０)。
例えば、特許文書の場合には前記区分された核心段落において利用分野、目的、効果に係るパターンを抽出する。
【００２６】
前記抽出されたパターン及び付加段落において段落分割、修辞構造情報、単語共起情報を用いてより重要性の少ない文章を除去して重要な文章を抽出し、抽出されたパターンにおいて重要な文章及び付加段落において重要な文章により文書を要約する(段階１６０及び段階２００)。
【００２７】
もし前記核心段落に予め定型化されたパターンと同一または類似するパターンが無ければ、核心段落及び付加段落において段落分割、修辞構造情報、単語共起情報を用いてより重要性の少ない文章を除去して重要な文章を抽出し、抽出された核心段落において重要な文章及び付加段落において重要な文章により文書を要約する(段階１６０及び段階２００)。
【００２８】
以下、前記抽出されたパターン、パターンの無い核心段落、及び付加段落において段落分割、修辞構造情報、単語共起情報を用いてより重要性の少ない文章を除去して重要な文章を抽出し、これらにより文書を要約する方法の一例を説明する。
【００２９】
前記抽出されたパターン、パターンの無い核心段落、及び付加段落においてより重要性の少ない文章を除去して文書を要約するためには、文書を成す単位(文章あるいは段落)同士の修辞構造的な情報を利用するか文章レベルの段落分割、また段落レベルの情報検索方法論を導入した単語共起情報(word co-occurrence)などを利用することが好ましい。
【００３０】
先ず、修辞構造的な情報を利用して、段落における等位接続詞(そして、しかし、または、ところが等)、従属接続詞(それで、だから、それゆえ等)、転換関係の接続詞(ところで、反面、一方、他方、反対に等)を基に相対的な重要度に応じた差別性を与えるが、要約部分に重要度加重値を最も高くし、並列、例示の順に重要性のより少ない文章を除去していく。
この際、所望の要約率に応じて並列と例示の文章は選択的に取り入れできる。
要約−結局、結論、結論として、要約、簡単に、簡略に、必ず等
並列−さらに、及び、また、または、もしくは、あるいは等
例示−例をあげると、例えば、いわば、つまり、一例に、実例等
【００３１】
また、文章レベルの段落分割は２段階の文章分割から行われるが、１段階文章分割は転換関係のトピックマーカーを、２段階文章分割は文章同士の類似度を利用してトピック別文書分割と夫々物理的なセグメントを対象に隣接文章同士の類似度を計算して重要文章を抽出する。
この際、トピックマーカーとは、「ところで、反面、一方」などの単語として文章分割に重要な核心情報(cue information)とされ得る。
【００３２】
最後に、単語共起情報接近法により核心単語の加重値を再調整することにより核心文章を抽出する。
【００３３】
以下、本発明に符合する文書要約システムを図２に基づき詳しく説明する。
図２によると、本発明の文書要約システム１０は文書入力部１１、文書判断部１２、 段落区分部１３、パターン抽出部１４、文章抽出部１５、及び文書要約部１６を含んで成る。
【００３４】
前記文書入力部１１は文書の入力を受けられるよう構成され、文書判断部１２は前記文書入力部１１に入力された文書が非定型化されたもの(申請書)か定型化されたもの(例えば出願書)かを判断するよう構成される。
【００３５】
さらに、前記段落区分部１３は、前記文書判断部１２により前記入力された文書が定型化された文書(例えば出願書)であると判断される場合、文書構造化後予め定められた段落区分基準に基づき核心段落と付加段落とに区分するよう構成される。
【００３６】
前記パターン抽出部１４は、前記段落区分部１３により区分された核心段落または前記非定型化された文書(例えば申請書)において予め定型化されたパターンと同一または類似するパターンを抽出するよう構成される。
【００３７】
前記文章抽出部１５は、前記パターン抽出部１４により抽出されたパターン、パターンの無い核心段落、及び付加段落において段落分割、修辞構造情報、単語共起情報を用いてより重要性の少ない文章を除去し重要な文章を抽出するよう構成される。
【００３８】
前記文書要約部１６は、前記文章抽出部１５により抽出された文章が非定型化された文書(例えば申請書)から抽出されたパターンに対して行われたものであれば前記文章抽出部１５により抽出された文章に基づき文書を要約し、また前記文章抽出部１５により抽出された文章が定型化された文書(例えば出願書)の核心段落から抽出されたパターンに対して行われたものであれば前記文章抽出部１５により抽出されたパターン及び付加段落において抽出された重要文章に基づき文書を要約し、定型化された文書(例えば出願書)の核心段落にパターンが無ければ核心段落と付加段落において抽出された重要な文章に基づき文書を要約するよう構成される。
【００３９】
さらに、以下、本発明に符合する文書要約システムの別の態様（不図示）について説明する。
該文書要約システムは、文書入力部、文書判断部、段落区分部、段落判断部、パターン抽出部、文書抽出部、及び文書要約部を含んで成る。
【００４０】
前記文書入力部は、文書の入力を受けられるよう構成され、前記文書判断部は前記文書入力部に入力された文書が非定型化されたもの（例えば申請書）か定型化されたもの（例えば出願書）かを判断するよう構成される。
【００４１】
さらに、前記段落区分部は、前記文書判断部により前記入力された文書が定型化された文章（例えば出願書）であると判断される場合、文書構造化後予め定められた段落区分基準に基づき核心段落と付加段落とに区分するよう構成される。
【００４２】
前記段落判断部は、前記段落区分部により区分された段落が核心段落か付加段落かを判断するよう構成される。
【００４３】
前記パターン抽出部は、前記文書判断部により前記入力された文書が非定型化されたもの（例えば申請書）と判断される場合または前記段落判断部により区分された段落が段落判断部により核心段落であると判断される場合、予め定型化されたパターンと同一または類似するパターンを抽出するよう構成される。
【００４４】
前記文書抽出部は、前記パターン抽出部においてパターン抽出された文書を基に段落分割、修辞構造情報、単語共起情報を用いてより重要性の少ない文章を除去するよう構成される。
また、前記文章抽出部は、前記段落区分部により区分された段落が段落判断部により付加段落であると判断される場合、段落分割、修辞構造情報、単語共起情報を用いて文章を抽出するよう構成される。
【００４５】
前記文書要約部は、前記文章抽出部において抽出された文章が非定型化された文書（例えば申請書）から抽出されたパターンに対して行われたものであれば前記文章抽出部において抽出された文章に基づき文書を要約し、また文章抽出部において抽出された文章が定型化された文書（例えば出願書）から抽出されたパターンに対して行われたものであれば前記文章抽出部において抽出された核心段落と前記文章抽出部において抽出された付加段落とに基づき文書を要約するよう構成される。
【００４６】
【発明の効果】
上述したように、本発明は特許文書などのように特性化された文書の要約に適用できるばかりでなく、要約効率を高め要約性能及び可読率を向上させ得る文書要約方法及びシステムの提供を可能とさせる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による文書要約方法の一例を示す流れ図である。
【図２】本発明に符合する文書要約システムの一例を示す構成図である。
【符号の説明】
１０…文書要約システム、
１１…文書入力部、
１２…文書判断部、
１３…段落区分部、
１４…パターン抽出部、
１５…文章抽出部、
１６…文書要約部。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a method and system for automatically summarizing documents. More specifically, the present invention relates to a method of automatically summarizing a document, grasping structural features of the document, structuring the document according to certain rules, and then constructing the structure of the document. And system for automatically summarizing a document using natural language processing (NLP) technology such as document rhetorical structure information, document level paragraph division, word co-occurrence information, etc. Is.
[0002]
[Prior art]
Conventional techniques for automatically summarizing documents include Patent Document 1 and Patent Document 2.
[0003]
In Patent Document 1, an information summarizing method, an information summarizing device, a weighting method, and a character broadcast receiving device are presented. Here, when a large number of character string data partitioned by a predetermined unit are given, those Keywords that are effective and important for indicating a topic common to a plurality of units are extracted as information summaries, and a score is calculated for each keyword to summarize the information.
[0004]
Patent Document 2 discloses a document summarization method and apparatus. Here, an input message, an instruction set, and the like can be selected by enabling selection of an important information part and removal of an unnecessary message part based on a reference number. And providing a maximum message length to generate a message that carries all important information that is present in the document message but within the maximum message length limit.
[0005]
On the other hand, Patent Document 3 discloses a document classification search method and a document classification search system using automatic document summarization. Here, a key word document is created after a subject word database and a subject sentence database are built using automatic summarization. Is searched for a document having contents similar to the contents of the key document.
[0006]
In other words, the automatic document summarization system used in the document classification retrieval method and document classification retrieval system using the automatic document summarization reads a document content and classifies it into an analysis unit for summarization. It consists of two steps: collecting frequency information based on words that are subordinate elements and constructing thematic word information.
[0007]
However, the conventional method as described above uses a document summary as an additional means for targeting a general document or a mail (Mail) message or using the document classification search method and document classification search system. When extracting important keywords or summarizing using only the word frequency count, which cannot be applied to the summarization of a characterized document such as a document, the summarization efficiency cannot be increased, resulting in degradation of summarization performance and readability Was holding.
[0008]
[Patent Document 1]
Korean Patent Publication No. 96-28890 [Patent Document 2]
Korean Patent Publication No. 97-707499 [Patent Document 3]
Korean Patent Publication No. 2000-54268 Specification [0009]
[Problems to be solved by the invention]
The inventors of the present invention have made researches to solve the problems in the prior art and have proposed the present invention based on the results. The present invention is characterized by a characteristic document such as a patent document. It is an object of the present invention to provide a document summarization method and system that can be applied to summarization and that can enhance summarization efficiency and improve summarization performance and readability.
[0010]
[Means for Solving the Problems]
The present invention will be described below.
The present invention relates to a method for summarizing documents:
Performing a pattern search on a document having a structural feature to pre-set the pattern structure;
Dividing the stylized pattern into a core paragraph and an additional paragraph according to importance;
Entering the document to be summarized;
Determining whether the input document is atypical or stylized;
If the input document is atypical, a pattern search is performed on the content of the document to extract a pattern that is the same as or similar to the previously standardized pattern;
Summarizing the document by removing less important sentences using paragraph division, rhetorical structure information, and word co-occurrence information in the extracted pattern;
If the input document is a standardized document, a step of dividing the document into a core paragraph and an additional paragraph according to the classified paragraph classification criteria after the document is structured;
Determining whether there is a pattern that is the same or similar to a pre-stylized pattern in the classified core paragraph;
Extracting a pattern if the core paragraph has a pattern;
In the extracted pattern and the additional paragraph, paragraphs, rhetorical structure information, word co-occurrence information are used to remove less important sentences to extract important sentences, and important sentences in the extracted patterns and Summarizing the document with important sentences in the additional paragraph; and if the core paragraph does not have the same or similar pattern as the pre-stylized pattern, paragraph division, rhetorical structure information in the core paragraph and the additional paragraph, Extracting less important sentences using word co-occurrence information to extract important sentences, and summarizing the documents using the extracted important sentences in the core paragraph and important sentences in the additional paragraph Is related to a document summarization method .
[0011]
Furthermore, the present invention provides a system for summarizing documents,
Document input part that receives input of the document to be summarized;
A document determination unit for determining whether the document input to the document input unit is atypical or stylized;
A paragraph division unit for dividing the document into a core paragraph and an additional paragraph according to a predetermined paragraph division criterion after the document structure if the document determination unit determines that the input document is stylized;
A pattern extraction unit that extracts a pattern that is the same as or similar to a pattern that has been pre-stabilized in the core paragraph or the atypical document that has been classified by the paragraph classification unit;
Extract important sentences by removing less important sentences using paragraph division, rhetorical structure information, and word co-occurrence information in patterns extracted from the pattern extraction unit, core paragraphs without patterns, and additional paragraphs. A text extraction unit; and if the text extracted in the text extraction unit is applied to a pattern extracted in an atypical document, the document is summarized based on the text extracted in the text extraction unit. In addition, if the sentence extracted in the sentence extraction unit is applied to the pattern extracted in the core paragraph of the stylized document, it is extracted in the pattern extracted in the sentence extraction unit and the additional paragraph. Summarize the document based on the important texts that have been written, and if there are no patterns in the core paragraph of the stylized document, The present invention relates to a document summarizing system including a document summarizing section that summarizes a document based on extracted important sentences .
[0012]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, the present invention will be described in more detail.
To summarize a document according to the present invention, as shown in FIG.
Pattern search must be performed by searching for a document having structural features (step 110).
Here, the document includes a general document, a technical document, a document characterized as a patent document, and the like.
[0013]
The
[0014]
That is, in order to summarize patent documents according to the present invention, for example, a pattern search should be performed on a specification attached to an application (hereinafter referred to as an “application”) to form a pattern structure. .
The application forms a stylized document that describes the field of use of the invention, the purpose of the invention, the effect of the invention, the structure of the invention, the prior art, and the problems.
As one pattern in the field of use of the invention, “the present invention (invention) relates to a system (method, equipment) to be used” is cited.
Further, as one pattern in the object of the invention, “the present invention (invention) has an object (is an object)”.
In addition, as one pattern in the effect of the invention, “According to the present invention (invention), there is an effect of ○○ (there is an effect)” can be mentioned.
That is, in order to summarize patent documents according to the present invention, pattern search is first performed on the application document patterned as described above, and the pattern structure is standardized.
[0015]
Next, the stylized pattern is divided into a core paragraph and an additional paragraph, and relatively important items are assigned to the core paragraph, and other items are assigned to the additional paragraph (step 120).
[0016]
Taking an example of a patent document, it is preferable to set a field of application, purpose, and effect to the core paragraph, and to assign a prior art and problems, configuration, operation, and claims to the additional paragraph.
[0017]
Next, the document to be summarized is input (step 130).
[0018]
When a document to be summarized is input, it is first determined whether the input document is atypical or standardized (step 140).
[0019]
For example, if the document is a patent document, an application form with an atypical structure created by the site creator for the technology (invention, device, proposal, etc.) and required to obtain a patent. It can be classified into documents having a structure that is stylized to meet patent description requirements, for example, applications (specifications attached to the application).
The application includes not only those having a stylized structure in the pre-patent application stage or the patent application stage but also stylized forms in the patent application publication, publication, registration, and post-registration stages.
The application form is a document that is not described in a patent requirement description system, and generally includes leakage and dispersion of core paragraphs, low readability, and the like.
[0020]
If the input document is atypical (application form), a pattern search is performed for the atypical document (application form) to extract the set pattern (step 150).
For example, in a patent document, a pattern in the application field of the invention, a pattern in the object of the invention, and a pattern in the effect of the invention are extracted from the description of the application form.
[0021]
Next, based on the extracted pattern, the sentence is summarized by removing less important sentences using paragraph division, rhetorical structure information, and word co-occurrence information (
[0022]
On the other hand, if the input document is a stylized document (application), after the document is structured, it is classified into a core paragraph and an additional paragraph according to the classified paragraph classification criteria (step 170).
[0023]
That is, the description content of the stylized document (application) is divided into the core paragraph and the additional paragraph according to the allocation pattern standard for the core paragraph and the additional paragraph set as described above.
For example, when the document is a patent document, the description of the application field, purpose, and effect of the invention in the description of the application is described in the core paragraph, and the description of the prior art and the problems, configurations, operations, claims, etc. Is preferably divided into additional paragraphs.
[0024]
Subsequently, it is determined whether or not there is a pattern that is the same as or similar to the pattern that has been pre-stylized in the core paragraph divided as described above (step 180).
[0025]
If there is a pattern in the core paragraph, a pattern is extracted (step 190).
For example, in the case of a patent document, a pattern related to the field of use, purpose, and effect is extracted in the classified core paragraph.
[0026]
In the extracted pattern and additional paragraph, paragraphs, rhetorical structure information, and word co-occurrence information are used to remove less important sentences to extract important sentences, and important sentences and additions in the extracted patterns are added. Summarize the document with important sentences in the paragraph (
[0027]
If the core paragraph does not have a pattern that is the same as or similar to the pre-stylized pattern, the less important sentence is removed using the paragraph division, rhetorical structure information, and word co-occurrence information in the core paragraph and the additional paragraph. The important sentences are extracted, and the documents are summarized by the important sentences in the extracted core paragraph and the important sentences in the additional paragraph (
[0028]
Hereinafter, in the extracted pattern, the core paragraph without the pattern, and the additional paragraph, paragraphs, rhetorical structure information, and word co-occurrence information are used to remove less important sentences and extract important sentences. An example of a method for summarizing documents will be described.
[0029]
In order to summarize a document by removing less important sentences in the extracted pattern, core paragraph without pattern, and additional paragraph, rhetorical structure information between units (sentences or paragraphs) constituting the document It is preferable to use a sentence-level paragraph division or word co-occurrence information that introduces a paragraph-level information retrieval methodology.
[0030]
First, using the rhetorical information, the equivalent conjunction (and but or so) in a paragraph, the subordinate conjunction (and hence, and so on), the conversion conjunction (and, on the other hand, on the other hand) Discriminating according to relative importance based on the other), but with the highest importance weighting in the summary part and removing less important sentences in the order of parallel and example To go.
At this time, parallel and example sentences can be selectively taken in according to a desired summarization rate.
Summary-after all, conclusions, conclusions, summary, simple, concise, always in parallel-and / or and / or even examples-examples, for example, to say, examples Etc. [0031]
In addition, sentence-level paragraph division is performed from two-stage sentence division. One-stage sentence division is a topic marker related to conversion, and two-stage sentence division is a topic-based document division using similarity between sentences. The important sentences are extracted by calculating the similarity between adjacent sentences for the physical segment.
At this time, the topic marker may be the key information (cue information) important for sentence division as a word such as “By the way, on the other hand”.
[0032]
Finally, the core sentence is extracted by readjusting the weight value of the core word by the word co-occurrence information approach method.
[0033]
Hereinafter, a document summarization system consistent with the present invention will be described in detail with reference to FIG.
Referring to FIG. 2, the document summarization system 10 of the present invention includes a document input unit 11, a
[0034]
The document input unit 11 is configured to receive the input of a document, and the
[0035]
Further, when the
[0036]
The
[0037]
The
[0038]
If the sentence extracted by the
[0039]
Furthermore, another aspect (not shown) of the document summarizing system consistent with the present invention will be described below.
The document summarization system includes a document input unit, a document determination unit, a paragraph classification unit, a paragraph determination unit, a pattern extraction unit, a document extraction unit, and a document summary unit.
[0040]
The document input unit is configured to receive input of a document, and the document determination unit is configured such that a document input to the document input unit is atypical (for example, an application form) or a standardized (for example, application form) Application).
[0041]
Further, the paragraph classification unit is configured to perform a document classification based on a predetermined paragraph classification standard when the document determination unit determines that the input document is a stylized sentence (for example, an application). It is configured to be divided into a core paragraph and an additional paragraph.
[0042]
The paragraph determining unit is configured to determine whether the paragraph divided by the paragraph dividing unit is a core paragraph or an additional paragraph.
[0043]
The pattern extraction unit determines whether the input document is determined to be atypical (for example, an application form) by the document determination unit, or the paragraph determined by the paragraph determination unit is a core paragraph by the paragraph determination unit. When it is determined that the pattern is the same, the pattern that is the same as or similar to the pattern that has been standardized is extracted.
[0044]
The document extraction unit is configured to remove less important sentences using paragraph division, rhetorical structure information, and word co-occurrence information based on the document extracted by the pattern extraction unit.
The sentence extracting unit extracts a sentence using paragraph division, rhetorical structure information, and word co-occurrence information when the paragraph divided by the paragraph dividing unit is determined to be an additional paragraph by the paragraph determining unit. It is configured as follows.
[0045]
The document summarizing unit is extracted by the text extracting unit if the text extracted by the text extracting unit is applied to a pattern extracted from an atypical document (for example, an application form). Summarize the document based on the text, and if the text extracted by the text extraction unit is applied to a pattern extracted from a standardized document (for example, an application), it is extracted by the text extraction unit. The document is summarized based on the core paragraph and the additional paragraph extracted by the sentence extraction unit.
[0046]
【The invention's effect】
As described above, the present invention can be applied not only to summarizing a document characterized as a patent document, but also to provide a document summarization method and system capable of improving summarization efficiency and improving summarization performance and readability. Let me.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a flowchart illustrating an example of a document summarization method according to the present invention.
FIG. 2 is a block diagram showing an example of a document summarization system consistent with the present invention.
[Explanation of symbols]
10 ... Document summarization system,
11 ... Document input part,
12 ... Document judgment part,
13 ... Paragraph section,
14 ... pattern extraction unit,
15 ... sentence extraction part,
16: Document summary section.
Claims (8)
要約しようとする文書を文書入力部に入力する段階；
文書判断部で、前記のように入力された文書が構造的特徴を有する文書を対象にパターン探索を予め行い定型化させたパターン構造を有する定型化された文書であるか、前記定型化されたパターン構造を有しない非定型化された文書であるかを判断する段階；
前記入力された文書が前記文書判断部で非定型化された文書として判断される場合には、パターン抽出部で、非定型化された文書の内容をパターン探索して前記定型化されたパターンと同一または類似するパターンを抽出する段階；
文章抽出部で、前記のように非定型化された文書から抽出されたパターンにおいて段落分割、修辞構造情報、単語共起情報を用いてより重要性の少ない文章を除去して重要な文章を抽出し、文書要約部で、前記のように抽出された重要な文章を用いて文書を要約する段階；
前記入力された文書が前記文書判断部で定型化された文書として判断される場合には、段落区分部で、文書構造化後、前記定型化された文書のパターンを重要度に応じて核心段落と付加段落とに区分する段階；
パターン抽出部で、前記のように区分された核心段落において前記定型化されたパターンと同一または類似するパターンが有るか否かを判断して、前記核心段落にパターンがあればパターンを抽出する段階；
文章抽出部で、前記のように核心段落から抽出されたパターン及び前記段落区分部により区分された付加段落において段落分割、修辞構造情報、単語共起情報を用いてより重要性の少ない文章を除去して重要な文章を抽出し、文書要約部で、抽出されたパターンにおいて重要な文章及び付加段落において重要な文章により文書を要約する段階；及び
前記パターン抽出部で、前記核心段落に定型化されたパターンと同一または類似するパターンが無いと判断された場合には、文章抽出部で、前記核心段落及び前記付加段落において段落分割、修辞構造情報、単語共起情報を用いてより重要性の少ない文章を除去して重要な文章を抽出し、文書要約部で、前記のように抽出された核心段落において重要な文章及び付加段落において重要な文章により文書を要約する段階を含んで成る文書要約方法。 Document input part, document judgment part, In a method for automatically summarizing a document using a document summarization system comprising a paragraph section, a pattern extraction section, a sentence extraction section, and a document summarization section ,
Stage to enter the document to be required about the document input unit;
In the document determination unit, the document input as described above is a stylized document having a pattern structure obtained by performing a pattern search in advance for a document having a structural feature, or the stylized Determining whether the document is an atypical document having no pattern structure ;
If the input document is determined as a non-stylized documents in the document determination unit, the pattern extraction unit, a non-stylized are the stylized by pattern search the contents of the document pattern Extracting identical or similar patterns;
Extraction with sentence extracting unit, paragraphs divided in a pattern extracted from the non-stylized documents as described above, rhetorical structure information, key sentences by removing the more important less sentences using word cooccurrence information And, in the document summarizing section, summarizing the document using the important sentences extracted as described above ;
In the case where the input document is determined as a standardized document by the document determination unit , the paragraph classification unit determines the pattern of the standardized document according to the degree of importance after the document structure. And dividing it into additional paragraphs;
Step pattern extracting unit, and determining whether the said stylized patterns are the same as or similar to the pattern in the segmented core paragraphs as there extracts the pattern if the pattern on the core paragraph ;
The sentence extraction unit removes less important sentences by using paragraph division, rhetorical structure information, and word co-occurrence information in the pattern extracted from the core paragraph as described above and the additional paragraph divided by the paragraph division part. Extracting important sentences and summarizing the document with important sentences in the extracted pattern and important sentences in the additional paragraph in the document summarizing section ; and
Wherein the pattern extraction unit, when the core paragraphs constant-type pattern is the same as or similar to the pattern is unintentionally judgment, in the text extraction section, paragraph split in the core paragraph and the additional paragraph, rhetorical structure Information and word co-occurrence information are used to remove less important sentences to extract important sentences, and in the document summary section , important sentences in the core paragraphs extracted as described above and important sentences in additional paragraphs are extracted. A document summarization method comprising the step of summarizing a document by sentences.
要約しようとする文書の入力を受ける文書入力部；
前記文書入力部に入力された文書が構造的特徴を有する文書を対象にパターン探索を予め行い定型化させたパターン構造を有する定型化された文書であるか、前記定型化されたパターン構造を有しない非定型化された文書であるかを判断する文書判断部；
前記文書判断部により前記入力された文書が定型化されたものと判断される場合、文書構造化後、定型化された文書のパターンを重要度に応じて核心段落と付加段落とに区分する段落区分部；
前記段落区分部により区分された核心段落または前記文書判断部により非定型化された文書であると判断された文書において前記定型化されたパターンと同一または類似するパターンを抽出するパターン抽出部；
前記のように、核心段落または非定型化された文書より抽出されたパターン、前記パターン抽出部においてパターンが無いと判断された核心段落、及び前記段落区分部より区分された付加段落において段落分割、修辞構造情報、単語共起情報を用いてより重要性の少ない文章を除去して重要な文章を抽出する文章抽出部；及び
前記文章抽出部において抽出された文章が非定型化された文書から抽出されたパターンに対して行われたものであれば前記文章抽出部において抽出された重要な文章に基づき文書を要約し、また前記文章抽出部において抽出された文章が前記定型化された文書の核心段落から抽出されたパターンに対して行われたものであれば前記文章抽出部において抽出されたパターン及び付加段落から抽出された重要な文章に基づき文書を要約し、前記定型化された文書の核心段落にパターンが無ければ前記核心段落と付加段落から抽出された重要な文章に基づき文書を要約する文書要約部を含んで成る文書要約システム。In a system that automatically summarizes documents,
Document input part that receives input of the document to be summarized;
The document input to the document input unit is a stylized document having a pattern structure obtained by performing a pattern search in advance for a document having a structural feature, or having the stylized pattern structure. A document determination unit that determines whether the document is atypical
When the document determination unit determines that the input document is a stylized document, the document is structured, and the stylized document pattern is divided into a core paragraph and an additional paragraph according to importance. Division part;
Pattern extraction unit for extracting the stylized patterns are the same as or similar to the pattern in the document that has been determined to be non-stylized documents by core paragraph or the document determination unit that is partitioned by the paragraph sorting unit;
As described above, a pattern extracted from a core paragraph or an atypical document , a core paragraph determined to have no pattern in the pattern extraction unit , and a paragraph division in an additional paragraph divided by the paragraph classification unit , A sentence extraction unit that extracts important sentences by removing less important sentences using rhetorical structure information and word co-occurrence information; and the sentence extracted in the sentence extraction unit is extracted from an atypical document the core of has been as long as it made to the pattern summarizing a document based on the important sentences extracted in the sentence extracting unit, also document sentence extracted in the sentence extracting unit is the stylized If it is performed on the pattern extracted from the paragraph, it is based on the pattern extracted in the sentence extraction unit and the important sentence extracted from the additional paragraph. Can summarize the document, the stylized Docs summarization system comprising a document summary section to the heart paragraph pattern is summarized document based on important sentences extracted from the core paragraph and added paragraph unless the.
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| JP2809341B2 (en) * | 1994-11-18 | 1998-10-08 | 松下電器産業株式会社 | Information summarizing method, information summarizing device, weighting method, and teletext receiving device. |
| JP3571408B2 (en) * | 1995-03-31 | 2004-09-29 | 株式会社日立製作所 | Document processing method and apparatus |
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| JPH10254900A (en) * | 1997-03-14 | 1998-09-25 | Omron Corp | Automatic document summarizing device and its method |
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| JPH10301956A (en) * | 1997-04-30 | 1998-11-13 | Ricoh Co Ltd | Key sentence extraction method, abstract method, and document display method |
| JP3652086B2 (en) * | 1997-10-22 | 2005-05-25 | 株式会社日立製作所 | Speed reading support device |
| JP2000311167A (en) * | 1999-04-28 | 2000-11-07 | Sharp Corp | Document processing apparatus and method, and storage medium used therefor |
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