人工知能学会全国大会論文集
第34回全国大会(2020)
セッションID: 1C3-OS-6a-03
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市民協働のためのWeb記事上の社会問題の自動タグ付けと関連事例抽出手法
*神谷 晃長谷川 徳賢白松 俊
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抄録

近年,日本では持続可能性を脅かす様々な社会課題が増加している.このような社会課題に対応するためには,その地域の行政だけではなく市民・民間のリソースを取り込むことは必要不可欠である.そして市民・民間の人に社会課題に取り組んでもらうためには,社会課題に関する情報をWeb記事から自動で収集・提供する必要がある.本論文では,その目的のために2つの手法について述べる.まず,Web上の社会問題記事の自動タグ付けシステムについて述べる.我々は,自動でタグ付けを行うために日本語のwikipediaのデータで事前学習を行ったBERTモデルを使用し,各Web記事を社会問題に分類する手法を提案する.次にWeb上から抽出した社会問題に関連する事例をWeb上から抽出する手法について述べる.まず,Web Annotation Data Modelを使用した社会問題に関連する事例のコーパスの設計と開発を行う.その後,そのコーパスを学習データとし,Web記事中から社会問題の関連事例を抽出を行う手法を提案する.

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© 2020 一般社団法人 人工知能学会
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