概要

本研究では文章を適切な順序に並べ替えるために， 段落の順序推定に教師あり機械学習を用いる手法を提案した． 段落の順序を推定する実験において， 記事先頭2段落の順序推定を行った場合， 提案手法は0.88の正解率となり， 人手による順序推定(0.88)と同等の正解率であった． 連接した2段落での順序推定を行った場合，提案手法(0.60)は人手による順序推定(0.66)より低いが比較手法(0.56)より高い正解率であった．ここで用いた比較手法とは，前方の文章との名詞の一致数を順序推定を行う段落それぞれ求め，一致数がより大きい方の段落を前に推定するという手法である．

また，文の順序推定を扱った林らの研究結果に基づき，文と段落の順序推定結果を比較した． その結果，記事内先頭2（文・段落）対の順序を推定することについては， 文より段落の方が推定しやすく， 記事内連接2対の順序を推定することについては， 段落より文の方が推定しづらいことがわかった． 先頭2対の順序を推定する場合では以前の情報がないため，扱う情報が推定する2段落のみとなることから， 推定情報が多い段落の方が推定がしやすくなると思われる． 連接するあらゆる2対の順序を推定する場合では，段落は各段落内部で話題が完結し前方の文章との関係が小さいため， 文より段落の方が推定しづらいと思われる．