地方議会会議録における発言文推定手法の性能評価

• 桧森 拓真

  小樽商科大学

• 木村 泰知

  小樽商科大学 理化学研究所 AIP

• 坂地 泰紀

  東京大学

• 荒木 健治

  北海道大学

書誌事項

タイトル別名

• Performance Evaluation of a Method for Recognizing Utterances in Local Assembly Minutes
• チホウ ギカイ カイギロク ニ オケル ハツゲンブン スイテイ シュホウ ノ セイノウ ヒョウカ

抄録

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．

収録刊行物

• 知能と情報

  知能と情報 31 (2), 645-652, 2019-04-15

  日本知能情報ファジィ学会

キーワード

• 地方議会会議録
• 発言文
• 分類

詳細情報

• CRID: 1390845713060596992
• NII論文ID: 130007632855
• NII書誌ID: AA1181479X
• DOI: 10.3156/jsoft.31.2_645
• ISSN: 18817203
• ISSN: 13477986
• NDL書誌ID: 029742976
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I029742976
• Web Site: https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsoft/31/2/31_645/_pdf
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • Crossref
  • CiNii Articles
  • KAKEN
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可