情報処理学会 インタラクション2019

本論文では，機械学習を用いて論文の要旨を1枚のスライドとして自動生成するシステムPTOSについて述べる．研究活動において，自身の研究テーマに関連する論文を網羅的に調査・勉強する論文サーベイは非常に重要な過程の1つである．それは自身の研究の新規性，優位性の検証や研究テーマのヒントに繋がるからである．現在の論文サーベイの手法はGoogle ScholarやACM Digital Libraryといった論文のデータベースから研究テーマに関連するキーワードで検索し，論文を1つ1つ読み，内容をまとめるのが主である．しかしながら，キーワードの選び方や検索の仕方によっては自身の研究とは関連のない論文がヒットすることが多く，また，論文の概要を読んだ時点では関連していそうだと感じた論文でも最後まで読んだ結果関連していない論文であることがある．こういった状況で膨大な量を論文サーベイするとなると現状のサーベイは非効率的であると考えられる．そこで，より短時間でより多くの論文の大まかな流れを把握することができればサーベイの効率が向上すると考えた．我々は論文の本文のテキストデータを入力することで，要旨を1枚のスライドとして自動生成するシステムPTOSを開発した．PTOSは要旨として必要となる文章を5種類のカテゴリと定義し，機械学習によって論文のテキストデータに対して5クラス分類を行い，その後1枚スライドを自動生成する．また，PTOSの有効性についての評価実験の結果についても述べる．