#NLPTweet2013年、東京都西之島の南西海域で大きな噴火があり、2年間にわたって多量の溶岩をふき出した。西之島自体が溶岩に飲み込まれ、もともとの島の地面が残されたのはわずか0.01平方キロメートル、せいぜい1ヘクタールに満たなかった。溶岩の下になったところに成立していたはずの生態系は壊滅した。残されたわずかばかりの地面も火山灰におおわれた。西之島は、1973年に噴火した後の生物相の変化が注目されており、すでに鳥類相や植物相が調べられていた。そのような島で、いったん生態系がリセットされるほどの災害が起き、さらにその後の推移を観察できることになった。それゆえ、西之島は「絶滅と移入」が宿命である島の生態系について新たな知見をもたらしうるフィールドとして、世界の注目を浴びている。それでは、溶岩と火山灰に覆われた西之島では、どのように新しい生態系が始まろうとしているのだろうか。川上さんと話す前なら、ぼくは確実に、まず植物が生えてくるのではないかと思っただろう。流木にくっついてきた昆虫なども定着して......というふうに生態系のメンバーが徐々に揃っていくイメージだ。そのように言ったところ、川上さんの目がきらーんと光った。思う人が多いと思います。植物が育つためには土壌がないといけないですし、何より種子を持っていかないといけない。海鳥はというと、海で食べ物を食べて陸で巣をつくるので、陸上に何も期待してないんですよね。種類によっては、巣材すら必要なくて、何もないところにコロンって卵を産んじゃうのもいるので。自分で自発的に移動できるので、噴火から逃げても、落ち着けば戻ってくることもできる。いうふうにやっていけるのは海鳥だけなので、彼らがいることによって、今後、生態系がどんどん変わっていくと思うんですよ。文書要約は文書の要約を作成することを目的としたテキスト短縮の処理。文書セットを要約する場合を複数文書要約と呼ぶ。単一文書要約は一般的に長い文章から重要な部分のみを取り出すことを目的とする。簡単な方法は文書内の最初の数文を抽出するリード法である。人間の要約作業は内容を反映させながら文法的にも自然な文書を生成する抽象型要約であるが、同じ作業を機械的に行うことは難しく、多くの自然言語処理は抽出型要約で行っている。自動要約の範囲である。そのために単語の出現頻度や自然文の構文構造を素性として重み付けする方法などいくつか過去の研究あるが、ここでは文書を構成する要素の関連グラフを使った方法を扱う。ごとの重要度を算出する。依存が低いことから、未知の言語や言語以外の分野への応用が比較的容易である。中心性を使用した重み付けは、テーマや論点がはっきりしており、文書全体に渡ってその理由付けや根拠、意見表明などで主旨の補強している文において良い結果が出るように感じる。(~しなさい、何故ならば~調)などが挙げられる。(誰がいつ何をした文調)、などは人間にとっても代表的な文を判別することが難しい。このあたりの温度感はこのページの実験で試すと良いだろう。(グラフの作成方法)」と「各頂点の重み算出方法」を組み合わせた処理となる。以下の手法はそれぞれに適用できそうである。アルゴリズムを使用している。アルゴリズムを導入している。方が良いスコアを見せた。結果が必ずしも全ての状況に当てはまるわけではない。ようなモダンな類似度関数を適用することも試す価値はあるだろう。考慮したスコア付けアルゴリズムでは似た内容の文を選択しがちとなることは容易に推測しうるだろう。要約の目的を考慮すれば選択した内容の重複は冗長で明らかに好ましくない。このような状況を改善する目的で、一般に自動要約では重みで抽出した文リストに対して文の類似度による再順序付けが行われる。スコアリングされた文リストから類似度の高い文のスコアを下げて再順序付けを行う冗長性除去のアルゴリズムである。以上の主旨を述べているようなケースでも、冗長性の除去を行うことでそれぞれの主旨を含む文がスコアの上位に出現しやすくなる効果が期待できる。冗長性除去はクエリーに対して検索エンジンがスコア付けした検索結果にも考慮されうる。パンダアップデートでは似たような内容のサイトは最も高いスコアの一件を除いてそれ以外の順位を下げる変更が行われた。これは本質的に検索結果に対する冗長性の除去である。低くなるトレードオフが発生する。人が何かを検索する場合はまず多様性優先で検索し、自分が本当に知りたい情報のクエリーが分かってから関連性優先の検索で絞り込むことが効率的である。まで調整することで多様性優先か関連性優先かを連続的に調整することができる。共に文を頂点、文の類似度で重み付けされた辺で構成される関連グラフをモデルとする。使用し、類似度の算出方法が異なる。論文では共通の単語がどれだけの割合かを文の類似度としている。以下の式で表わしている。式がどのような理論に基づいているかは不明。使って各文の重要度を算出している。つの文を結ぶ辺の重みとしたグラフを作成する。使用した方が良好な結果が得られることも多いだろう。大きい場合に文の間に関連性が存在するとみなして重みのないグラフを作成する。評価を行っているが、実際に日本語の自然文で行ってみると、全体の類似度は文量や話題の広さなどの影響が大きく、全てのテキスト要素が関連なしとみなされることも少なくない。このためしきい値は対象とする文書に対して適切に調整する必要がある。他の次数に基づいた方法よりも優れた結果であったと書かれている。(まだ自動要約としての評価は行っていないが備忘として載せておく)。(いわゆるパクツイ判定など)」向きのアルゴリズムのように感じる。選択されている文書との類似性を考慮して残りの文書を再スコアすることで、順位付けられた文書リストを再調整するアルゴリズム。適用した文書リストは内容似た文書が上位から排除され多様性を優先した選択が期待できる。スコア調整し、最もスコアの高い文を選択することを上位から順に繰り返す。(つまり最初に選ばれる文は無調整で最も重要度が高い文)。時に冗長性除去のみで評価される。異なる尺度であることから場合によっては双方を正規化する必要があると思われる。仮定すると、最初に選択される文は文書の先頭に存在する文であり、2つ目に選択される文は先頭の文と最も類似していない文である。等を用いた方法と同様の結果となりやすい。