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J-GLOBAL ID：201402223213370740   整理番号：13A1952524

主辞に基づく政治問題抽出手法

Lexical Head-based Extraction of Political Problems

著者 (2件)： 木村泰知 (小樽商科大学) ,  関根聡 (ニューヨーク大学)
資料名： 人工知能学会論文誌(Web)  (TJSAI (Web))
巻： 28  号： 4  ページ： 370-378 (J-STAGE)  発行年： 2013年 
JST資料番号： U0128A  ISSN： 1346-8030  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 地方議会の会議録は首長や議員の発言をそのまま書き起こしたテキストデータであり,複数の政治問題が複雑に絡み合っているのでそれらの関係を可視化することで内容が理解しやすくなる。本論文では,地方議会会議録コーパスに含まれる2つ以上の政治問題があり,その関係が記述されている316文を調査し,政治問題の末尾に利用される単語の品詞を分類した。その結果,それらは繰り返し利用され,政治問題の中心的な役割をする単語(主辞)であり,約9割程度が名詞であることがわかった。そこで,ランダムに選択した会議録の6263文から正規表現で議題となっている主辞を自動的に収集し,1)政治問題の有無,2)政治問題の対象範囲,3)政治問題を解決する動作主体,4)具体的問題と抽象的問題について人手で注釈付けを行った。主辞によって政治問題になりやすさが異なることが示唆されたので,主辞周辺の単語と品詞を素性とするSupport Vector Machineによる2値分類を試みたところ,F値は最大で0.7592となった。また,主辞の開始位置となる係り元を推定する手法として係り受け解析CaboChaを用いるとともに,変換に基づく誤り駆動型学習を用いて係り元の誤りを修正するTransformation規則を獲得したところ,正解率が人手による規則よりも高い0.6720となった。

シソーラス用語： *情報抽出 ,  問題 ,  政治 ,  *コーパス ,  単語 ,  品詞 ,  正規表現 ,  用語 ,  情報収集 ,  データ構造 ,  文法 ,  *自然言語処理
準シソーラス用語： 政治問題 ,  会議録 ,  主辞 ,  主語 ,  素性構造 ,  係り受け

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  情報加工一般  (AC05010A) ,  自然語処理  (JE06000L)

引用文献 (15件)：

• [Eric Brill 95] Eric Brill, Transformation-Based Error-Driven Learning and Natural Language Processing: A Case Study in Part-of-Speech Tagging, Computational Linguistics, Vol. 21,pp. 543-565, (1995)
• [橋本 2009] 橋本 泰一, 村上 浩司, 乾 孝司, 内海 和夫, 石川 正道, 社会課題発見のための文書クラスタリングとクラスタ評価指標, 人工知能学会論文誌, Vol. 24, No. 4, pp. 333-338 (2009)
• [Hassanali 2010] Hassanali, Khairun-nisa and Hatzivassiloglou, Vasileios, Automatic detection of tags for political blogs, Proceedings of the NAACL HLT 2010 Workshop on Computational Linguistics in a World of Social Media, pp. 21-22, (2010)
• [乾 2005] 乾孝司,奥村学, 文書内に現れる因果関係の出現特性調査(解析, QA, 言語調査), 情報処理学会研究報告. SLP, 音声言語情報処理, No. 50, pp. 81-88 (2005)
• [乾 2009] 乾孝司, 村上浩司, 橋本泰一, 内海和夫, 石川正道, 接尾辞情報を利用した文書からの組織名抽出, 人工知能学会論文誌, Vol. 24, No. 6, pp. 469-479 (2009)

タイトルに関連する用語 (2件)： 政治 ,  手法