@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00220030,
 author = {石田, 哲也 and 関, 洋平 and 欅, 惇志 and 柏野, 和佳子 and 神門, 典子},
 issue = {32},
 month = {Sep},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2022}
}