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11.7.3 プロジェクト：テキスト要約システム

テキスト要約の抽出・生成・評価図

図の見方

要約プロジェクトでは、評価を見落としやすいです。図を見るときは extractive summary、generative summary、coverage、faithfulness、length control、そして手動評価をまとめて見て、まずは事実を落とさない要約を優先し、そのあとで表現の自然さを高めましょう。

この節の位置づけ

要約プロジェクトはポートフォリオにとても向いています。なぜなら、次のようなとても現実的な問いに答える必要があるからです。

  • 何を重要情報とみなすのか
  • 長文をどう短くするのか
  • 要約が本当に良いかどう判断するのか

この節では、「数文を抜き出せる」だけで終わらず、作品として見せるうえで本当に大事な部分まで整理します。

学習目標​

  • 要約プロジェクトの最小限の一連の流れを定義できるようになる
  • 抽出型 baseline を説明可能なシステムにできるようになる
  • 最小限の評価と失敗分析を設計できるようになる
  • この題材を、ひとまとまりの NLP プロジェクトとしてまとめられるようになる

まずは全体像をつかもう​

テキスト要約プロジェクトを新人が理解するうえで、いきなり「もっと強いモデルを追う」よりも、まずはプロジェクト全体の流れを見るほうが大切です。

この節で本当に解決したいのは、次の2つです。

  • 「主線を保つ」とはどういうことか
  • 要約プロジェクトをどう評価し、どう見せるか

新人により合うたとえ​

テキスト要約は、次のように考えるとイメージしやすいです。

  • 長い文章から読書カードを作る

本当に難しいのは、単に文字数を減らすことではありません。

  • 主線を消してしまわないこと
  • 端の情報だけが残らないこと
  • そして、最終的な要約が自然に読めること

一、プロジェクト題材をどう絞るか？​

練習用としては、たとえば次のような題材がよいです。

授業の長文紹介文から 2 文の要約を生成する。

この題材の良いところは次のとおりです。

  • 分野がはっきりしている
  • テキストの長さがちょうどよい
  • 要約の目的がわかりやすい

最初の要約プロジェクトで、どう題材を選ぶと安定するか？​

より安定した出発点には、次のような特徴があります。

  • 元の文章の構造がわかりやすい
  • 主線の情報がまとまっている
  • 「重要点が抜けていないか」を読者が判断しやすい

そのため、次のような文章は練習題材に向いています。

  • 授業紹介
  • ニュースの要約
  • 会議メモ

新人が最初に覚えておくとよい見方​

最初の要約プロジェクトでまず選ぶべきなのは、

  • 読者が「どれが重要か」を判断しやすい文章

です。なぜなら、要約で一番難しいのは最終的に、

  • 重要情報は何か

を見極めることだからです。

二、作品レベルの要約プロジェクトの最小構成​

  1. テキスト集合を選ぶ
  2. 文に分ける
  3. 文をスコアリングする
  4. top-k 文を選ぶ
  5. 手動評価を行う
  6. 失敗パターンをまとめる

初学者がまず確認するとよいチェック表​

項目まず何を確認するべきか
文に分ける文の境界が安定しているか
スコアリング何を基準に「重要」と判断しているか
要約生成top-k 文で主線を保てているか
評価「読みやすさ」だけでなく「重要点が抜けていないか」も見ているか

この表は新人にとても向いています。なぜなら、要約プロジェクトを「数文抜き出して終わり」ではなく、確認できる一連の流れとして見直せるからです。

三、おすすめの進め方​

新人には、次の順番が比較的安定しています。

  1. まず抽出型 baseline を作る
  2. 次に最小限の手動評価を加える
  3. そのあと失敗事例分析を行う
  4. 最後に生成型要約との比較を考える

この順番だと、要約システムが何を改善したのかを理解しやすくなります。

四、まずは少しまとまった抽出型要約システムを作る​

import re

article = """
AI 学習コースの学習経路は、通常、基礎段階と応用段階に分かれます。
基礎段階には、Python プログラミング、データ分析、機械学習が含まれます。
学習者がこれらを身につけてはじめて、深層学習や大規模モデルのアプリ開発に、より安定して進めます。
多くの人は最初から大規模モデルを学びたくなりますが、基礎が固まっていないためにすぐつまずきます。
学習目標が AI アプリエンジニアリングであれば、データ処理、モデル学習、システムデプロイの理解も重要です。
""".strip()


def split_sentences(text):
    parts = re.split(r"[。！？\n]+", text)
    return [p.strip() for p in parts if p.strip()]


def sentence_score(sentence, all_sentences):
    # 超シンプルな語頻度スコアリング：文中に高頻度の文字が多いほどスコアを高くする
    tokens = "".join(all_sentences)
    return sum(tokens.count(ch) for ch in sentence if ch.strip())


def summarize(text, top_k=2):
    sentences = split_sentences(text)
    scored = [
        (sentence_score(sent, sentences), idx, sent)
        for idx, sent in enumerate(sentences)
    ]
    top = sorted(sorted(scored, reverse=True)[:top_k], key=lambda x: x[1])
    return "。".join(item[2] for item in top) + "。", scored


summary, scored = summarize(article, top_k=2)
print("summary:", summary)
print("top scored:", sorted(scored, reverse=True)[:2])

想定出力：

summary: 学習者がこれらを身につけてはじめて、深層学習や大規模モデルのアプリ開発に、より安定して進めます。学習目標が AI アプリエンジニアリングであれば、データ処理、モデル学習、システムデプロイの理解も重要です。
top scored: [(173, 4, '学習目標が AI アプリエンジニアリングであれば、データ処理、モデル学習、システムデプロイの理解も重要です'), (163, 2, '学習者がこれらを身につけてはじめて、深層学習や大規模モデルのアプリ開発に、より安定して進めます')]

スコアを絶対的な正解として扱わないでください。これはデバッグ信号です。選ばれた文が不自然なら、モデルを変える前にスコアリング規則を確認します。

なぜこの例は「プロジェクトらしい」のか？​

結果だけでなく、次も残しているからです。

  • 文に分けた結果
  • スコアリング結果

これによって、次のことができます。

  • 説明する
  • デバッグする
  • 失敗を分析する

なぜ要約プロジェクトでは途中のスコアを見せるとよいのか？​

要約の良し悪しは、どうしても主観が入りやすいからです。
途中のスコアを見ることで、相手は次の点を理解しやすくなります。

  • どのように選んだのか

最小限の「要約長さの制御」を見る例​

for k in [1, 2, 3]:
    summary_k, _ = summarize(article, top_k=k)
    print(f"top_k={k} -> {summary_k}")

想定出力：

top_k=1 -> 学習目標が AI アプリエンジニアリングであれば、データ処理、モデル学習、システムデプロイの理解も重要です。
top_k=2 -> 学習者がこれらを身につけてはじめて、深層学習や大規模モデルのアプリ開発に、より安定して進めます。学習目標が AI アプリエンジニアリングであれば、データ処理、モデル学習、システムデプロイの理解も重要です。
top_k=3 -> 学習者がこれらを身につけてはじめて、深層学習や大規模モデルのアプリ開発に、より安定して進めます。多くの人は最初から大規模モデルを学びたくなりますが、基礎が固まっていないためにすぐつまずきます。学習目標が AI アプリエンジニアリングであれば、データ処理、モデル学習、システムデプロイの理解も重要です。

この例は初学者にとても向いています。なぜなら、次の感覚をつかみやすいからです。

  • 要約は文が多ければ多いほど良いわけではない
  • かといって、短ければ短いほど優れているわけでもない

大切なのは、

  • 長さの制約の中で、できるだけ主線を保つこと

です。

五、最小限の手動評価表はどうあるべきか？​

eval_cases = [
    {
        "text": article,
        "gold_focus": ["基礎段階", "深層学習や大規模モデル", "システムデプロイ"],
    }
]

for case in eval_cases:
    pred_summary, _ = summarize(case["text"], top_k=2)
    covered = [item for item in case["gold_focus"] if item in pred_summary]
    print({
        "summary": pred_summary,
        "covered_focus": covered,
        "coverage_ratio": round(len(covered) / len(case["gold_focus"]), 4),
    })

想定出力：

{'summary': '学習者がこれらを身につけてはじめて、深層学習や大規模モデルのアプリ開発に、より安定して進めます。学習目標が AI アプリエンジニアリングであれば、データ処理、モデル学習、システムデプロイの理解も重要です。', 'covered_focus': ['深層学習や大規模モデル', 'システムデプロイ'], 'coverage_ratio': 0.6667}

カバレッジが満点でないことも、この練習の大事な学びです。素朴な baseline は自然に読めても、重要な学習経路の情報を落とすことがあります。

この評価がシンプルでも役立つ理由​

この評価は、次の問いを強く意識させてくれます。

  • 要約は主線をちゃんと保てているか

これは、「読みやすいか」だけを見るよりも、ずっと具体的です。

六、要約プロジェクトで特に見せる価値がある失敗事例​

たとえば、次のようなものです。

  • 同じ内容の文を選んでしまう
  • 重要情報が抜ける
  • 文の並びが自然でない

なぜこれらを見せる価値があるのか？​

抽出型要約の典型的な弱点が、そのまま表れているからです。

新人向けの失敗分析フレーム​

まずは次の3つに分けるとよいです。

  1. 主線情報が抜ける
  2. 文の重複や冗長さがある
  3. それぞれの文は正しくても、全体として自然でない

こうすると、単に「この要約はあまり良くない」で終わらず、次の改善につなげやすくなります。

そのまま使えるエラーカテゴリ表​

エラー種別次にまず直しやすいもの
主線情報の欠落文のスコアリング規則
文の重複冗長性を減らす方法
全体の不自然さ文の並び順、または生成型での言い換え

この表は、「要約がいまひとつ」を具体的な改善点に戻すのに役立ちます。

七、このプロジェクトをさらに作品レベルへ進めるには？​

生成型要約との比較を加える​

テキストの種類を増やす​

たとえば、次のようなものです。

  • ニュース
  • 授業紹介
  • 会議メモ

before / after の 1 ページを作る​

たとえば、次の構成です。

  • 原文
  • baseline 要約
  • 調整後の要約
  • 失敗分析

納品時にぜひ補っておきたい内容​

  • 原文と要約の対応表
  • 中間の文スコア表
  • 失敗した要約の例
  • 「何を重要情報とみなすか」の定義説明

ポートフォリオに入れるなら、何を強調すべきか​

よく強調したほうがよいのは、次のような点です。

  • 「要約モデルを作りました」だけではありません
    1. baseline でどう文を選んだか
    1. 「主線を保つ」とどう定義したか
    1. 中間スコアをどう見せたか
    1. どんなエラーが多かったか

こうすると、見る人に次のことが伝わります。

  • あなたは要約プロジェクトの判断基準を理解している
  • ただ文章を短くしただけではない

さらに発展させるなら、何を足すとよいか​

優先して足すとよいのは、次のようなものです。

  1. より安定した文スコアリングの特徴量
  2. より良い手動評価基準
  3. 抽出型と生成型要約の比較ページ

こうしていくと、プロジェクトは「動く」だけでなく、「比較できる・説明できる・見せられる」ものになります。

まとめ​

この節で一番大事なのは、作品レベルの見方を持つことです。

要約プロジェクトの本質は、何文抜き出せるかだけではなく、「文に分ける・スコアリングする・生成する・評価する・失敗を分析する」という流れを、説明可能な一連の閉環として見せられるかどうかです。

この閉環がはっきりしていれば、テキスト要約プロジェクトはとても成熟した NLP 作品に見えます。

バージョンの進め方のおすすめ​

バージョン目標納品の重点
基礎版最小限の一連の流れを通す入力・処理・出力ができ、サンプルも残す
標準版見せられるプロジェクトにする設定、ログ、エラー処理、README、スクリーンショットを追加する
チャレンジ版ポートフォリオ品質に近づける評価、比較実験、失敗サンプル分析、次の改善方針を追加する

まずは基礎版を完成させましょう。最初から何でも入れようとしないことが大切です。バージョンを 1 つ上げるたびに、「何が増えたか」「どう確認したか」「まだ何が問題か」を README に書いていきましょう。

練習​

  1. top_k を 1 と 3 に変えて、要約内容がどう変わるか観察しましょう。
  2. なぜ要約プロジェクトでは「途中のスコア結果」を見せる価値が高いのでしょうか？
  3. 考えてみましょう。抽出型要約で最も起こりやすい失敗はどれでしょうか？
  4. このプロジェクトをポートフォリオに入れるなら、あなたはまずどの 4 つを見せますか？