本論文では，国会会議録を機械学習することで，短命に終わる議員・大臣の発言の特徴を分析する．短命議員については，マスコミ報道の追い風に乗って大量当選したいわゆる「チルドレン議員」を対象に，一期で終わってしまった人物と，その後議員を続けることができた人物の間に，国会質問でどのような違いが見られるかを分析する．短命大臣については，大臣就任後舌禍や不祥事によって辞任した人物と，長期間大臣を務め上げた人物の間に，国会答弁でどのような違いが見られるかを分析する．機械学習には最大エントロピー法による学習と，判別分析の考え方を応用して特徴抽出を行うナイーブ・ベイズ法による学習をそれぞれ実装し，その分類性能を比較する．分析の結果，短命議員の質問には，尊敬語・謙譲語などの丁寧な表現が少ないこと，損得勘定に関する表現の使用が多いことが分かった．また，短命大臣の答弁には，国会の場にふさわしくない砕けた表現が多用されるほか，高い理想や自身の頑張りを主張する発言が多い傾向が見出された．
