[3Xin4] ポスターセッション1

[3Xin4-20] 階層的な分類構造を活用した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、分類、SHAP

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。
筆者らは，議会会議録の発言文を入力として地域や発言者を推定する分類器を構築し，SHapley Additive exPlanations（SHAP）を用いて分類に寄与するトークンを可視化することで，地域や発言者を特徴付ける表現が抽出できる可能性を示した。
地方議会会議録の発言文は都道府県，市区町村，発言者の順で階層的に分類できる。
本研究ではこの階層的な分類構造に着目し，それぞれの分類器に対応するSHAP値の差を可視化することで，狭い地域や発言者固有の特徴表現の抽出を試みる。