小規模コーパスによるWebタウンミーティングにおける投稿の自動分類

抄録

地方自治体では，より地域に根ざした行政を企図し，Web上でのタウンミーティングを地域での政策決定などに活用する取り組みが広まっている．しかし，Web上のタウンミーティングは，投稿数が増加するにつれて参加者が議論の概観を理解することが難しくなる．そこで我々は，教師あり学習を用いて，同意・質問・意見・情報・経験・提案の6種のラベルに基いて，各投稿の文ごとに対して自動ラベリングを行い，有効性を評価する．