[4C3-GS-11] AIと社会：

[4C3-GS-11-03] テキストとグラフの埋め込み表現に基づくニュース記事の特性分析

〇田代 陽久¹、森田 一²、久保 光証²、鳥海 不二夫¹ (1. 東京大学、2. 株式会社Gunosy)

キーワード：ニュース記事、埋め込み表現、マルチモーダル

埋め込みは，高次の情報を低次元のベクトル空間に写像する技術一般と理解することができるが，現在その対象は画像や自然言語，グラフなどを代表として多岐にわたっている．ここで，あるデータについて埋め込みを得るとき，それが様々なモーダルを持つ場合，その各側面に応じて異なる意味合いを持つ埋め込み空間を得ることができると期待できる．そこで本研究では，ニュース記事を対象に，そのタイトル文から得たテキストに基づく埋め込み表現と，閲覧者ネットワークから得たグラフに基づく埋め込み表現を生成し，その両者を用いて記事の分類と特性の理解を試みる．その結果，言語的に同質であっても異なる閲覧傾向を有する記事や，逆に同じ閲覧傾向を有しながら言語的に異質である記事が存在することが確認された．また，言語的に同質でありながら閲覧傾向が異なる場合は，閲覧傾向が同じ場合と比べその感情極性や読みやすさの点で差があり，これは近しい内容に対する記事であってもメディアごとにその表現や描写方法が異なり得ることを反映していると考えられる．