住民は地方議会議事録を通して，議題の内容，対策や提案を知ることができる．しかし，一部の議会では議員がまとめて質問をし，後に各担当者が答弁を行う形式がとられている．この形式は質問文章と回答文章が離れており，読みづらい．この問題に対処するため，NTCIR16にてQA Lab-PoliInfoのQA Alignmentタスクが設立された．このタスクの目的は一問一答形式に自動的に対応付けすることである．このタスクでは都議会を対象としたが，本研究では多様な議会を対象とする．提案手法はセグメンテーションとアライメントの2段階で構成される．まず，話題の区切りがない文章を分割するセグメンテーションを行う．従来手法の正規表現は特定の議会に特化している．そこで，提案手法では機械学習などによりセグメンテーションを行う．次に，分割した質問と回答を対応付けるアライメントを行う．テストデータには新たな地方議会議事録を用いて，提案手法の汎用性を検証する．評価実験は提案手法によるアライメントの予測データと正解データの比較を行う．提案手法は従来手法の正規表現が適応できていない議事録に対して，提案手法は高い評価を得た．
