@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00195050,
 author = {鈴木, 祥太 and 山口, 直子 and 西田, 智裕 and 柴田, 大地 and 芳野, 魁 and 平石, 健太郎 and 伊藤, 孝行},
 issue = {9},
 month = {Mar},
 note = {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．, 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.},
 title = {オンライン議論からのIssue-Based Information System構造の抽出},
 year = {2019}
}