都市を横断した市民意見抽出に関する課題と手法についての検証

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-09-02
• タイトル: 都市を横断した市民意見抽出に関する課題と手法についての検証
• 言語: jpn
• 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: 筑波大学大学院人間総合科学学術院人間総合科学研究群情報学学位プログラム
• 著者所属: 筑波大学図書館情報メディア系
• 著者所属: 一橋大学ソーシャル・データサイエンス教育研究推進センター
• 著者所属: 国立国語研究所
• 著者所属: 国立情報学研究所／総合研究大学院大学
• 著者名: 石田, 哲也; 関, 洋平; 欅, 惇志; 柏野, 和佳子; 神門, 典子
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 行政の政策や接客業のサービスの質を向上させるためには，市民によるフィードバックの収集/分析が重要となる．また，都市によって政策やサービスは異なり，市民の抱える意見も異なるため，都市にとらわれない市民意見の分析を行う必要がある．本研究では，アプレイザル理論に基づく意見タイプを含む，複数の属性を用いた市民意見抽出手法を利用して，都市を横断して市民意見を抽出する手法について検証する．実験では，横浜市民と札幌市民のつぶやきを対象として，意見タイプおよび関連する属性を推定する際に，マルチタスク学習によってファインチューニングを行った T5 モデルが有効であることを示した．また，特定の都市のつぶやきでマルチタスク学習によってファインチューニングしたモデルを，評価対象の都市の比較的少量のつぶやきを用いて再度マルチタスク学習によってファインチューニングする手法の有効性を確認した．さらに，評価対象都市のつぶやきのアノテーションは，特定の都市のモデルによる予測の確信度が高いものを選定してから行うことが有効であることを示した．
• 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: AN10112482
• 書誌情報: 研究報告データベースシステム（DBS）; 巻 2022-DBS-175, 号 32, p. 1-6, 発行日 2022-09-02
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-871X
• 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