オンライン議論からのIssue-Based Information System構造の抽出

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2019-03-11
• タイトル: オンライン議論からのIssue-Based Information System構造の抽出
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Extracting Issue-Based Information System Structures from Online discussions
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 合意形成とエージェント
• 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
• 著者所属: 名古屋工業大学
• 著者所属: 名古屋工業大学
• 著者所属: 名古屋工業大学
• 著者所属: 名古屋工業大学
• 著者所属: 名古屋工業大学
• 著者所属: 名古屋工業大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nagoya Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nagoya Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nagoya Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nagoya Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nagoya Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nagoya Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nagoya Institute of Technology
• 著者名: 鈴木, 祥太; 山口, 直子; 西田, 智裕; 柴田, 大地; 芳野, 魁; 平石, 健太郎; 伊藤, 孝行
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，オンライン議論から Issue-Based Information System （IBIS） 構造を抽出する手法を提案する．著者らの最終的な目標は，オンライン議論のファシリテーションを行う自動ファシリテーションエージェントの開発である．自動ファシリテーションエージェントがオンライン議論のファシリテーションを行うことを可能にするため，議論構造を抽出する機能を実現する．その議論構造として，議論を構造化する手法である IBIS を採用する．本稿では，IBIS に基づく議論構造である IBIS 構造を抽出するというタスクを，IBIS 構造におけるノード抽出とリンク抽出という 2 つのサブタスクに分ける．これら 2 つのサブタスクを処理するために，深層学習を用いる手法を提案する．D-Agree というオンライン議論支援システムで行われた議論データを用いた実験結果は，提案手法が効率的にオンライン議論から IBIS 構造を抽出することを示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we propose an approach that aims to extract issue-based information system (IBIS) structures. The ultimate goal is to develop an automated facilitation agent facilitating online discussions. Towards this end, we implement a function of extracting discussion structures. We adopt the IBIS as a suitable format for structuring online discussions. In this context, we model the task of extracting IBIS structures as two subtasks of node extraction and link extraction. In order to perform these two subtasks, a deep neural network based approach is employed. The results of a set of experiments on a dataset collected from the discussions in the online discussion support system called D-Agree showed the proposed approach is efficient for extracting IBIS structures from online discussions.
• 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: AA11135936
• 書誌情報: 研究報告知能システム（ICS）; 巻 2019-ICS-195, 号 9, p. 1-7, 発行日 2019-03-11
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-885X
• 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