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朝日新聞社が文章を要約するAPI「長文要約生成API」を発表

セルリア編集部 2021.04.05

株式会社朝日新聞社が長文を要約して圧縮する「長文要約生成API」を公開しました。現在は議事録の作成やエントリーシートの速読に役立てられていますが、他にも活用できると期待が高まっています。

「長文要約生成API」とは

株式会社朝日新聞社が開発した「長文要約生成API」は、その名の通り「長い文章を圧縮して短く読みやすい形にまとめるAPI」です。

出典:長文要約生成API

このAPIでは

  • 長い文章を圧縮し全体文字数を少なくする
  • 指定の文字数ごとに文章を区切って要約をする
  • 文章中から重要な文章を抽出
  • 抽出した重要な文章を圧縮する
  • 全ての文章の長さを揃える

といったことが可能となっています。

朝日新聞社ではすでに、会議や打ち合わせの議事録作成やエントリーシートの速読に役立てられています。

新聞社だからこそ開発できたAPI

「長文要約生成API」の開発にあたり、株式会社朝日新聞社は過去30年分の記事データをディープラーニングの仕組みを使って学習させています。
これは圧倒的記事数、文章数を擁している新聞社ならではのもの。
多くの、しかも多彩な記事を読み込ませることで色々なタイプの内容の要約が可能となっています。

また、新聞の文章は先に結論を述べてから詳しい説明や具体例をあげるのが特徴です。
そのため、APIが正しく抜き出せているか照合し、精度を上げていく上でも新聞記事はうってつけだったことが伺えます。

キーを取得すれば使用できる

朝日新聞社ですでに使われている「長文要約生成API」ですが、APIキーを取得できれば誰でも使用することができます。
キーの取得はAPIキー発行のページから可能です。

今後も幅広い分野での活用が期待できる

現在はまだ会議の議事録やエントリーシートの速読のみに使用されていますが、文章を短くしたり要約したりしてくれるので、難解な文章や学術的な論文といった読むのに時間がかかる文章を読みやすくするなどの活躍も見込めます。

さらに、今後は本や雑誌の紹介文を作成したり、発注や依頼などで要件をまとめるのに使うのに活用したりと、要約する以外にも活用できる場面は多いように感じました。

機械学習やディープラーニングによって文章を読む時間だけでなく、作成する時間も今後はどんどん減っていくのかもしれませんね。

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朝日新聞社が文章を要約するAPI「長文要約生成API」を発表

                           
セルリア編集部 2021.04.05

株式会社朝日新聞社が長文を要約して圧縮する「長文要約生成API」を公開しました。現在は議事録の作成やエントリーシートの速読に役立てられていますが、他にも活用できると期待が高まっています。

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「長文要約生成API」とは

株式会社朝日新聞社が開発した「長文要約生成API」は、その名の通り「長い文章を圧縮して短く読みやすい形にまとめるAPI」です。

出典:長文要約生成API

このAPIでは

  • 長い文章を圧縮し全体文字数を少なくする
  • 指定の文字数ごとに文章を区切って要約をする
  • 文章中から重要な文章を抽出
  • 抽出した重要な文章を圧縮する
  • 全ての文章の長さを揃える

といったことが可能となっています。

朝日新聞社ではすでに、会議や打ち合わせの議事録作成やエントリーシートの速読に役立てられています。

新聞社だからこそ開発できたAPI

「長文要約生成API」の開発にあたり、株式会社朝日新聞社は過去30年分の記事データをディープラーニングの仕組みを使って学習させています。
これは圧倒的記事数、文章数を擁している新聞社ならではのもの。
多くの、しかも多彩な記事を読み込ませることで色々なタイプの内容の要約が可能となっています。

また、新聞の文章は先に結論を述べてから詳しい説明や具体例をあげるのが特徴です。
そのため、APIが正しく抜き出せているか照合し、精度を上げていく上でも新聞記事はうってつけだったことが伺えます。

キーを取得すれば使用できる

朝日新聞社ですでに使われている「長文要約生成API」ですが、APIキーを取得できれば誰でも使用することができます。
キーの取得はAPIキー発行のページから可能です。

今後も幅広い分野での活用が期待できる

現在はまだ会議の議事録やエントリーシートの速読のみに使用されていますが、文章を短くしたり要約したりしてくれるので、難解な文章や学術的な論文といった読むのに時間がかかる文章を読みやすくするなどの活躍も見込めます。

さらに、今後は本や雑誌の紹介文を作成したり、発注や依頼などで要件をまとめるのに使うのに活用したりと、要約する以外にも活用できる場面は多いように感じました。

機械学習やディープラーニングによって文章を読む時間だけでなく、作成する時間も今後はどんどん減っていくのかもしれませんね。

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