係り受け構造を用いた Web 議論掲示板における投稿への自動分類

摘要

近年，タウンミーティングのように時間的，物理的な制約に囚われる事がない，Web 上での大規模な議論のしくみが求められている．大規模な議論のしくみを実現するために，膨大な意見集約，合意形成支援などファシリテートが重要となる．しかし，参加者数や投稿数が増えるにつれ，ファシリテータが各参加者が議論の概観や議論構造を短時間で把握することは難しくなる．そこで，我々は参加者からの投稿に対して質問，意見，情報，同意，反対，経験といった分類を自動的に行い，議論の構造化支援する手法を提案する．本論文の提案手法では，係り受け木の刈り込みにより短縮された各投稿の文，および各形態素に対して係り受け木における深さを付与された文から各形態素 N-gram の出現回数を求め，これを素性として各ラベルごとにランダムフォレストによって学習，分類する．さらに，実際の大規模議論データに対して人手でアノテーションしたものを正解データとして，分類の精度などの評価を実施する．