BERTとBiLSTM-CRFを組み合わせたモデルにより，ニュース記事のタイトルと文の感情ラベルを系列ラベリングの問題として識別する手法を提案する．まず，ニュース記事のタイトルと文に対して「ポジティブ」「ネガティブ」「ニュートラル」の感情ラベルをアノテーションしたデータセットを構築し，提案手法の有効性を評価した．さらに，応用例として，あるキーワードについて書かれた記事をポジティブ，ネガティブ，ニュートラルに人手で分類するタスクを想定し，評価実験を行った．その結果，タイトルと文の文字の色を推定した感情ラベルに応じて強調して表示することで，これらの強調を行わなかったときよりも，短時間で分類作業が遂行できることを確認した．
