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J-GLOBAL ID：201902259284772627   整理番号：19A0851354

地方議会会議録における発言文推定手法の性能評価

Performance Evaluation of a Method for Recognizing Utterances in Local Assembly Minutes

著者 (5件)： 桧森拓真 (小樽商大) ,  木村泰知 (小樽商大) ,  木村泰知 (理研 AIP) ,  坂地泰紀 (東大) ,  荒木健治 (北大)
資料名： 知能と情報  (日本知能情報ファジィ学会誌)
巻： 31  号： 2  ページ： 645-652  発行年： 2019年04月15日 
JST資料番号： L0501A  ISSN： 1347-7986  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： 本研究では,地方議会会議録に含まれるテキストの発言箇所を自動で推定する.実験のデータセットは,平成23年4月から平成27年3月までの4年間の4つの自治体の議会会議録であり,青森県,東京都,大阪府,福岡県の会議録に対して,人手で発言文と発言以外の文にアノテーションを行った.「4年間のデータを利用した発言文の推定実験」では,学習データと評価データに「同一自治体のデータ」を利用した実験,および,「異なる自治体のデータ」を利用した実験を行なった.実験の結果,SVMの平均正解率が最も高く,それぞれ,0.985,0.951となった.また,少量の学習データによる「1年間のデータを利用した推定実験」では,LSTMとSVMの比較を行った.比較実験の結果,LSTMの平均正解率が0.926となりSVMの平均正解率よりも6.1ポイント上回る結果となった。(著者抄録)

シソーラス用語： 記録 ,  *文書 ,  *自然言語処理 ,  性能評価 ,  *アノテーション ,  評価試験 ,  比率 ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 会議録 ,  正解率 ,  *地方議会会議録

分類 (4件)： 情報源  (AC03000B) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

引用文献 (13件)：

• 井原大将, 内田ゆず, 高丸圭一, 木村泰知, 江崎浩: “全地方議会会議録の横断検索に向けたデータ収集とデータ構造の検討,” 第233回自然言語処理研究会, 2017.
• 坂地泰紀, 酒井浩之, 小林暁雄, 内田ゆず, 乙武北斗, 高丸圭一, 木村泰知: “都道府県議会会議録からの意見や意志を表す発言の抽出,” 言語処理学会第23回年次大会, pp.426-429, 2017.
• A. Kawaura, Y. Kimura, K. Takamaru, and Y. Uchida: “Elected Officials in the Local Assembly,” Analysis of Prefectural Plenary Session Transcripts, Doshisha University Center for the Study of the Creative Economy, Discussion Paper Series No.2018-02, 2018.
• 木村泰知, 内田ゆず, 高丸圭一: “都道府県議会会議録のパネルデータ作成に向けた発言者情報の付与,” 第33回ファジィシステムシンポジウム講演論文集, pp.701-706, 2017.
• T. Kudo, K. Yamamoto, and Y. Matsumoto: “Applying Conditional Random Fields to Japanese Morphological Analysis,” Proc. of the 2004 Conf. on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 230-237, 2004.

タイトルに関連する用語 (8件)： 地方 ,  議会 ,  会議 ,  発言 ,  文 ,  推定 ,  手法 ,  性能評価