係り受け构造を用いた奥别产议论掲示板の投稿への自动ラベリング
シャッター商店街の町おこしからリニアモーターカーの開発計画に至るまて?,地域住民同士か?対話して合 意形成する場か?多数存在する.そのような場て?は,各地方自治体て?は住民参加型のタウンミーティンク?や市 民討議会によって解決を図ることか?目的て?ある.しかし,住民か?タウンミーティンク?や市民討議会に参加 するためには,各参加者か?決められた時間に決められた場所へ集まらなけれは?ならないため,参加者の人 数の制限や年齢層か?偏ってしまうなと?多くの問題を抱えている.実例として,大阪府堺市て?平成 25 年度に 実施された人口調査 [?] およひ?同自治体て?同年に実施されたタウンミーティンク?て?のアンケート調査 [?] に よれは?,同年における 60 歳以上の人口は全人口に対して 32%て?あるのに対し,同年実施されたタウンミー ティンク?て?の全参加者に対する 60 歳以上の参加者の割合は 74.6%と大きく偏りか?生し?ている. このような問題を解決するために,オンライン上における大規模議論システムの研究か?行われている.伊藤 らは,より多数て?多様な市民か?参加することを前提とした Web へのアクセス環境か?あれは?時間およひ?場所を 問わす?に議論に参加可能な大規模議論システム COLLAGREE を開発している [?].しかし,COLLAGREE への投稿数か?増加し,議論か?複雑化することによって,各参加者か?議論の概観を把握するには大きな精神 的,時間的負担を伴ってしまう問題を抱えている.以上から,Web 議論掲示板における投稿の意図を自動 て?分類することて?議論の構造化を支援し,各参加者か?容易に議論の概観を理解て?きるようにすることか?て? きることか?重要となる. 議事録や意見に対する分類,分類の研究は,合意形成を目的として対話的に意見を展開する Web 議論掲 示板を対象としたものか?少なく,大規模なコーハ?スの整備も不十分なため,有効な手法か?提案されていな い.例えは?,談話や随筆なと?の非対話的な意見文書への分類,構造化に関する研究としては,Stab らによ る,随筆内の談話のそれそ?れの文を前提,主張,主要な主張へ分類する手法 [?] や,Smith らによる,談話 における文を Situation-Entity と呼は?れる 10 クラスに分類することの提案なと? [?] か?対話的に意見を展開 する文書を対象に研究を進めている.しかし,これらの研究は談話なと?の非対話的な文書を対象とした手 法て?あり,合意を形成するために質問や同意,反発,提案なと?といった Web 議論掲示板のような文書を整 理するためにはこれらの分類区分て?はなく,直接これらの成果を大規模議論に適用することは容易て?はな い.また,コーハ?スの作成には相当数の参加者を用意した上て?議論を行った上て?これをアノテーションする必要か?あるため,コストか?高い.このように,合意形成のための Web 議論掲示板における投稿なと?,対 話的な議論を構造化するための分類区分や手法,コーハ?スについてはほとんと?研究か?されていない. 1.2 本研究の目的 論文て?は,Web 議論掲示板を対象とした投稿の内容を自動て?分類する手法を提案する.具体的には,各 投稿に対して文こ?とに賛成,反対,質問,提案,意見,情報,経験の分類を教師あり学習によって行う手法 を提案する.提案手法て?は,教師あり学習を用いるに当たって文章の係り受け構造に着目し,(A) 係り受け 木の枝刈り込みにより短縮された文における形態素 N-gram,(B) 各形態素に係り受け木の深さを付与した 形態素 N-gram の二種類の方法による素性抽出を行うことて?,分類器か?特定の議論テーマに依存すること を防く?.また,評価実験において,提案手法か? Bag-of-Words や Bag-of-形態素 N-gram による手法に対し て,F 値において同等またはそれらを上回ることを示す.
