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．
