Identifying Opinion-Topics and Polarity of Parliamentary Debate Motions

一言でいうと

論文リンク

https://www.aclweb.org/anthology/W18-6241/

著者/所属機関

Gavin Abercrombie and Riza Batista-Navarro School of Computer Science University of Manchester

投稿日付(yyyy/MM/dd)

概要

議会の議題や提案で言及されたトピックや表現された意見を分析することは、人間の読者にとっては困難であるが、その後のスピーチの内容を理解し、自動処理するためには必要である。本研究では、既存の「政策」ラベルを持つ議題のデータセットを提示し、トピックと意見の極性分析を同時に行うために、これらのラベルの有用性を調査する。トピック検出のために、1対1の教師付きトピック分類を適用したところ、政策トピックを予測する際に良好なパフォーマンスが得られ、動議に関連した討論タイトルから得られるテキスト特徴が動議のトピックを特に示していることがわかった。次に、動議の意見の極性を解釈する際に、人間がどの程度同意しているかを調査することで、提案者の異なる政策に対する立場を決定するためにも、この出力を使用できるかどうかを検討しました。非常に高いレベルの同意が得られたことから、使用されたポリシーは、これらのタスクで使用するための信頼できるラベルになり得ること、そして、トピック検出に成功すれば、動議の意見分析を「無料」で提供できることが結論づけられた。

Joju-Matsumoto / reading