著者

平石 健太郎 柴田 大地 西田 智裕 山口 直子 鈴木 祥太 芳野 魁 伊藤 孝行

雑誌

研究報告知能システム(ICS) (ISSN:2188885X)

巻号頁・発行日

vol.2019-ICS-195, no.14, pp.1-7, 2019-03-11

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本稿では,投稿文書の分散表現を用いたフィルタリング手法を提案する.近年,オンライン上での議論が活発化している.ただし,これらの議論には無関係のスパムなどの有害なコンテンツが多数あり,また相手を侮辱したり差別したりする激しい発言がある.従って,不適切な発言を削除して安全にオンラインユーザーが参加できる議論環境を構築することが必要になる.不適切な発言を削除するには,文書の意味を理解し分類することが必要である.本稿では,doc2vec を文書のベクトル化,ELMo を単語のベクトル化に用い,ベクトル化された文書を文書類似度計算とディープニューラルネットワーク (DNN) を用いてフィルタを構築した.評価実験では提案手法が高い精度で不適切文書を分類できたことを示す.また実際のリアルタイムの議論でも運用を行い実用性を確認する.

著者

鈴木 祥太 伊藤 孝行

雑誌

研究報告自然言語処理(NL) (ISSN:21888779)

巻号頁・発行日

vol.2020-NL-244, no.2, pp.1-8, 2020-06-26

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議論マイニングは Argumentation を解析し,その構造を特定することを目的とする.議論マイニングにおいて,コンポーネント分類は重要な課題である.コンポーネント分類を行うため,既存の手法は,複雑な議論構造をベクトルのような簡単な表現の特徴量に変換する.しかしながら,これらの特徴量に基づく手法では,複雑な構造を扱う上で貴重な情報が失われると考えられる.この問題を解決するため,本稿では,議論構造を直接的に学習することで,コンポーネント分類を行う手法を提案する.議論構造を直接的に学習するために,提案手法は Graph Attention Network を用いる.提案手法を評価するため,評論のコーパスを用いて実験を行った.実験の結果,提案手法は既存の特徴量に基づく手法よりも正確にコンポーネント分類を行うことが示された.

著者

伊藤 孝行 柴田 大地 鈴木 祥太 山口 直子 西田 智裕 平石 健太郎 芳野 魁

出版者

人工知能学会

雑誌

2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)

巻号頁・発行日

2019-04-08

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オンライン上のクラウド(Crowd)スケールの議論の支援が次世代の民主主義プラットフォームとして注目を集めている.大規模な合意を形成できれば,これまでには不可能だった,大規模な人数による意思決定が可能になる.そこで,筆者らは複数の実フィールドでオンラインの議論支援システムCollagreeを開発し,幾つかの社会実験を行い有用性を確認している.ここでは,炎上を防ぎながら議論を適切にリードするために人間のファシリテータがオンライン議論をファシリテートした.課題は,規模が非常に大きいことから,人手でファシリテーションを行うのが困難な点である.オンラインで24時間休むことなく議論を管理することは非常に難しい.そこで本研究では,自動ファシリテーションエージェントを実装することで,大規模な人数の人たちの意見を効率的に収集し,合意を形成するシステムを実現する.評価として,名古屋市と協力して,名古屋市次期総合計画の中間案に対する市民の意見集約の場の一つとして,本システムを導入した.その結果,自動ファシリテーションエージェントは予想以上にうまく動作し,参加者からの投稿数が増加する傾向が見られた.