| 講演名 | 2022-07-08 機械学習モデルを用いたKyutechコーパスのトピック分類 川嵜 慎乃介(九工大), 嶋田 和孝(九工大), |
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| 抄録(和) | 複数人議論を行う際，議事録は決定事項の記録や非参加者への情報共有のために必要不可欠である．議論の自動議事録生成のためには，議論の文脈に沿った話題（トピック）を捉えることが第一に必要である．そこで，本研究では発話単位のトピック分類に取り組む．データセットには複数人議論コーパスであるKyutechコーパスを使用する．Kyutechコーパスでは1発話に複数のトピックタグが付与されている場合がある．したがって，トピック分類では，そのうち一つを正しく推定する多値分類と全てのタグを正しく推定するマルチラベル分類の2種類の問題を取り扱う．複数の機械学習技術を適用し，その有効性を比較，検証する． |
| 抄録(英) | Discussion summarization is one of the most important tasks for discussion analysis. Utterances in a discussion contains several topics, and the topics have an important role for the summarization. In this paper, we report a topic classification task of utterances in a multi-party discussion corpus: Kyutech corpus. In the corpus, each utterance contains one to three topic tags. We compare several machine learning methods for the topic tag classification task. |
| キーワード(和) | トピック分類 / マルチラベル分類 / 機械学習 / 議論マイニング |
| キーワード(英) | Topic classification / Multi-label classification / Machine learning / Argument mining |
| 資料番号 | NLC2022-3 |
| 発行日 | 2022-07-01 (NLC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC / IPSJ-ICS |
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| 開催期間 | 2022/7/8(から1日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 言語処理・知能システムの社会応用，および一般 |
| テーマ（英） | Application of natural language processing and intelligent systems, and general topic of NLP |
| 委員長氏名（和） | 吉田 光男(豊橋技科大) |
| 委員長氏名（英） | Mitsuo Yoshida(Toyohashi Univ. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 坂地 泰紀(東大) / 小早川 健(NHK) |
| 副委員長氏名（英） | Hiroki Sakaji(Univ. of Tokyo) / Takeshi Kobayakawa(NHK) |
| 幹事氏名（和） | 光田 航(NTT) / 石野 亜耶(広島経済大) |
| 幹事氏名（英） | Ko Mitsuda(NTT) / Aya Ishino(Hiroshima Univ. of Economics) |
| 幹事補佐氏名（和） | 高橋 寛治(Sansan) / 小川 泰弘(名大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kanjin Takahashi(Sansan) / Yasuhiro Ogawa(Nagoya Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Natural Language Understanding and Models of Communication / Special Interest Group on Intelligence and Complex Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 機械学習モデルを用いたKyutechコーパスのトピック分類 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Topic Classification of Kyutech Corpus by Machine Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | トピック分類 / Topic classification |
| キーワード(2)（和/英） | マルチラベル分類 / Multi-label classification |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | 議論マイニング / Argument mining |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 川嵜 慎乃介 / Shinnosuke Kawasaki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 九州工業大学(略称：九工大) Kyushu Institute of Technology(略称：Kyutech) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 嶋田 和孝 / Kazutaka Shimada |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 九州工業大学(略称：九工大) Kyushu Institute of Technology(略称：Kyutech) |
| 発表年月日 | 2022-07-08 |
| 資料番号 | NLC2022-3 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | NLC-99 |
| ページ範囲 | pp.13-18(NLC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-07-01 (NLC) |