本稿ではオンライン議論における談話行為を分類するモデルを提案する．提案モデルでは談話行為を分類するために，ニューラルネットワークを用いて議論のパターンを学習する．談話行為の分類において議論のパターンを取り入れる重要性は既存の研究においても確認されているが，対象としている議論に併せたパターン素性を設計する必要があった．提案モデルではパターン素性を用いずに，木構造およびグラフ構造を学習する層を用いて議論のパターンを学習する．提案モデルを Reddit の談話行為を分類するタスクで評価したところ，従来手法と比較して Accuracy で 1.5%，F1 値で 2.2 ポイントの性能向上を確認した．また，提案モデル内の木構造学習層およびグラフ構造学習層間の相互作用を確認するため，提案手法の中間層を注意機構を通じて分析した．
