2024年度 人工知能学会全国大会(第38回)

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[3M1-OS-12a] 政治経済におけるAIの利活用

2024年5月30日(木) 09:00 〜 10:40 M会場 (53会議室)

オーガナイザ:木村 泰知(小樽商科大学)、小川 泰弘(名古屋市立大学)、渋木 英潔(BESNA研究所)、高丸 圭一(宇都宮共和大学)、内田 ゆず(北海学園大学)、乙武 北斗(福岡大学)、秋葉 友良(豊橋技術科学大学)、門脇 一真(株式会社日本総合研究所)、小林 暁雄(国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 農業情報研究センター)

09:20 〜 09:40

[3M1-OS-12a-02] 多様な地方議会議事録を対象とした質問と回答の自動対応付け

〇東山 喜輝1、秋葉 友良1 (1. 豊橋技術科学大学)

キーワード:議会議事録、アライメント、セグメンテーション

住民は地方議会議事録を通して,議題の内容,対策や提案を知ることができる.しかし,一部の議会では議員がまとめて質問をし,後に各担当者が答弁を行う形式がとられている.この形式は質問文章と回答文章が離れており,読みづらい.この問題に対処するため,NTCIR16にてQA Lab-PoliInfoのQA Alignmentタスクが設立された.このタスクの目的は一問一答形式に自動的に対応付けすることである.このタスクでは都議会を対象としたが,本研究では多様な議会を対象とする.提案手法はセグメンテーションとアライメントの2段階で構成される.まず,話題の区切りがない文章を分割するセグメンテーションを行う.従来手法の正規表現は特定の議会に特化している.そこで,提案手法では機械学習などによりセグメンテーションを行う.次に,分割した質問と回答を対応付けるアライメントを行う.テストデータには新たな地方議会議事録を用いて,提案手法の汎用性を検証する.評価実験は提案手法によるアライメントの予測データと正解データの比較を行う.提案手法は従来手法の正規表現が適応できていない議事録に対して,提案手法は高い評価を得た.

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