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.