[3Yin2] インタラクティブセッション1

[3Yin2-02] BERTベース分類器とSHAPによる地方議会会議録における特徴表現抽出の試み

〇乙武 北斗¹、高丸 圭一²、内田 ゆず³、木村 泰知⁴ (1.福岡大学、2.宇都宮共和大学、3.北海学園大学、4.小樽商科大学)

キーワード：地方議会会議録、シャープレイ値、特徴表現、BERT

地方議会会議録の発言文に含まれるキーワードなどの特徴的な表現は、その地域の課題や発言者の主張を把握する上で有用であることに加え、方言などを見つける手がかりにもなる。発言文から地域や発言者を推定する分類器において、分類に寄与するトークンは地域や発言者を特徴付ける表現になる可能性がある。本研究では全国の地方議会会議録を対象にBERTベースの分類器を構築し、SHapley Additive exPlanations（SHAP）に基づいて分類に寄与するトークンを特徴表現として抽出した。実験の結果、分類の精度は約50％となったが、分類に成功した発言文からは地域特有の表現として、地名、方言、政治課題などが抽出された。また、同じトークンであっても発言文の文脈によって分類への寄与率が異なり、文脈を考慮した複数トークンから成る特徴表現の抽出が可能であることを確認した。