Web議論におけるBERTを用いた関連情報推薦手法の試作

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2019-10-18
• タイトル: Web議論におけるBERTを用いた関連情報推薦手法の試作
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Prototype of Information Recommendation Method using BERT for Web-based Discussion
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 言語処理応用
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 名古屋工業大学大学院情報工学専攻
• 著者所属: 名古屋工業大学大学院情報工学専攻
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): CS. Nagoya Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): CS. Nagoya Institute of Technology
• 著者名: 内藤, 勝太; 白松, 俊
• 著者名(英): Shota, Naito; Shun, Shiramatsu
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 多様な参加者によるWeb議論では，相互理解や合意形成を中立の立場でサポートするファシリテータが重要である．このようなWeb議論では，議論を行う上で必要な背景知識を持っていない参加者が発言しにくい場面が想定されるため，議論背景の理解促進につながる情報が議論進行に役立つのではないかと考える．本研究では，WEB上のテキストから議論に関連した情報を抽出する手法を試作した．まず，実際にWeb上で行われた議論にIBIS構造をアノテーションし，関係があるとされた文のペアを訓練データとしてBERTで分類器を構成した．扱った関係の種類は，Idea-Merit，Idea-Demeritなどの5種類である．Web議論の投稿内容に関連するWebページを検索・収集し，そのテキスト中でBERT出力スコアの高いものを関連情報として提示する評価実験を行った．その結果，扱った5種類の関連情報でSolutionとExampleついては比較的高い評価を得たが、Demeritについては適切な情報提示が難しいという知見を得た．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10115061
• 書誌情報: 研究報告自然言語処理（NL）; 巻 2019-NL-242, 号 6, p. 1-4, 発行日 2019-10-18
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8779
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会