言語処理学会 第25回年次大会 発表論文集 (2019年3月)

地方議会会議録の議論構造分析の検討
石下 円香 †1

†11

国立情報学研究所

渋木 英潔 †2 阪本 浩太郎 †2†3
神門 典子 †1†3
†2

横浜国立大学はじめに†3

総合研究大学院大学の認定や機能的役割分類のことである [1]．近年，その自動識別に関する研究がますます盛んになり 2014 年

近年，インターネットの普及によって，大量の文書情から ACL などで国際ワークショップが毎年開催され報を入手することが可能になった．政治の情報もその[2]，法的文書，オンライン討論，製品レビュー，学術文献，新聞記事などが対象となっている．
ページなど，報道，SNS，国や地方自治体の議会会議議論構造の伝統的モデルとして Toulmin モデル [3]録などがある．議会会議録は，首長や議員の議会での や Plelan ら [4] などが知られている．前者は，構成発言内容が記録されている公的な記録であり．それに 要素として，「主張 (C:claim) 」，「データ (D:data) 」
よって利用者が気になっている政策に関する議論を理 「論拠 (W:warrant)」，「裏付け (B:backing) 」，「反証
解したり，各議員の考えや立場を知って投票の参考に (R:rebuttal) 」，「限定 (Q:qualifier)」を定義し，「D がすることができる．
W なので，(R でない限り)，Q,C」といった議論構造
しかしながら，日本の議会では，1) 一括質問・一括 の枠組みを，後者は議論の基本構造として「R(理由や答弁形式であるため一回の発言が長く，2) 一回の発言 前提）→ C(結論）」を提示している．
内に，挨拶や背景説明，複数の話題，質疑に直接関係
コンピュータを用いた分析では，議論の構成要素の検しない発言者の立場の表明等が含まれ，重要な箇所が 出とその役割や機能の分類を行う「議論ゾーニング」が見つけづらい．一つの話題の中にも話題の提示や根拠 1990 年代から，学術文書 [5, 6]，法律文書 [7]，SNS[8]や伝聞，意見や主張，質問といった多様な役割の発言 など多様な文書を対象とし，要約・検索・サーベイ論が存在し，その構造は複雑である．3) 議会会議録は発 文執筆支援などに応用されてきた．オンライン議論に言をできるだけそのまま書き起こした膨大な量のテキ おける Justification の有無の判定 [8] など議論の質やストであり，すべてを読んだり，特定話題に関する議 信頼性検証への応用の関心も高まっている．
論の全体を理解することは容易ではない．会議録に容他方，議論における修辞構造の自動解析では，村松
易にアクセスできる技術が求められている．
ら [9] は，議事録から話題の単位（セグメント）とセ必要な情報に効率よくアクセスする技術としては， グメント間の関連を同定し，議論構造を構造化マップ
情報抽出，文書要約，質問応答などがあるが，議会会 として可視化するシステムを提案している．Moens ら
議録にこれらの技術を適用するためには，会議録文書 の法律文書の修辞構造解析 [10, 11]，SPURI フレームの特徴を把握する必要がある．
ワークを用いた議論グラフ可視化 [13]，議論の動画をそこで，本研究では，議会会議録を対象とした情報 対象とした議論構造の検出可視化・類似議論の検索 [12]アクセス技術研究への応用するために，会議録文書の などがある．
議論構造を分析している．本稿では，その準備段階と本研究で使用する会議録文書は，一括質問・一括答して，会議録文書を人手で分析した結果明らかになっ 弁形式であるため，一つの発言に複数の話題が含まれ，た，1) 特定の役割を果たしている構成要素，2) 会議録 質問応答や要約の対象となる話題やセグメントの同定
文書の構造の特徴について報告する．
は重要な課題である．1997 年から 7 回にわたって行われた TDT (Topic Detection and Tracking)[18] は，オンラインニュースなどのテキストのストリームから，2 関連研究話題が同じ部分を見つける「記事分割」，与えられた
議論マイニング (argumentation mining) とは，テキ 話題に関する記事を見つける「話題分析」，新規話題
ストやスピーチ中の議論構造検出と，議論の構成要素 の発見及び話題のクラスタリングを行う「話題検出」
一つである．政治情報として，各政党や政治家の web― 1439 ―Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
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図 1: 会議録文書の例 : 質問発言
図 2: 会議録文書の例 : 答弁発言

(東京都議会平成 24 年第 1 回定例会)(東京都議会平成 24 年第 1 回定例会)などのタスクを設定していた．本研究とは，対象文書の種類が異なるが，技術課題として関連が深い．
本稿では，議会会議録文書の各話題内の，さらに細次に，各文書の中で各役割がどのように出現するかを調査した．調査では，質的データ分析ソフトウェア

かい議論の構造を、その構成要素と構成要素の出現の 「MAXQDA」2 を用いて，表 1 の役割をコードとしてコード付けを行った．コード付けは第 1 著者が一人で仕方からとらえる構造に着目して分析を行う．

行った．今回対象とした文書は，質問発言の文書 7 件，3質問に対応する答弁発言文書 11 件である．根拠と意

使用データ

見は，コーディングの際には下位役割を考慮している

NTCIR-14 QA Lab-PoliInfo タスク1 [14, 15] では，地方議会会議録コーパス [16, 17] を用いた 3 つのタスクを定義している．
本稿では、3 つのタスクのうち，1 回の発言を要約する Summarization タスク用に配布されたデータセッ
トを用いて，会議録中の発言の議論構造の分析を行うこととした．このデータセットには，要約対象となる元文書，要約に含むべき話題，正解となる参照要約などが含まれている．元文書には都議会会議録が用いられ，参照要約として「都議会だより」が使用されている．データセットには，質問発言・答弁発言の文書が合わせて約 550 件程度のデータが含まれている．本研
究では，要約対象となる元文書を議論構造分析の対象とした．使用したデータの例を図 1，図 2 に示す．

が，役割の出現傾向を見る際には，上位の役割に集約して調査している．
調査した結果，多くの文書で，各役割の出現順に同じような傾向があり，同じような構造を持つことが分かった．図 3 に典型的な構造の例を示す．最初に話題の導入があり，根拠やそれに基づく意見を論じ，そのあとに質問をする (答弁の場合は今後を述べる)，その後次の話題に移り，同じように導入の後，根拠や意見と続くという構造である．根拠と意見については，発言される回数や順番にはばらつきがある．根拠や意見のどちらかがなかったり，今後について述べられていない例もあった．
一方で，根拠や意見には多様なレベルがあった．根
拠については，具体的な政策内容や数値や裏づけがある確実な事実が提示される場合と，「〜と聞いております」など伝聞など確実性が低い情報が提示される場合4とがあった．意見についても，「〜べきと考えます」と調査結果いうような主張や強い意見と、「〜は重要です」といっ
図 1 では，初めに話題 (保育サービス) が提示され， た，主観を含む表現ではあるが，評価や解釈などを表話者の現状認識や意見が述べられた後，知事に所見を明する場合とがあった．実際の例を図 4 に示す．例以伺うという構造が見受けられる．このような観察をも外にも，根拠らしきことと主観が入り混じっているよとに，まず，会議録文書内の各発言について，表 1 にうな例があり，根拠にするか意見にするか迷う例も存示す 5 つの役割を定義した．根拠及び意見については， 在した．このような，根拠・意見の強弱がどのように表それぞれ強弱が見られたため，「強い根拠」「弱い根拠」 れるのかについては，今後さらなる調査が必要である．
及び「強い意見」「弱い意見」といった下位役割を設定する．これらの下位役割については後述する．
1 https://poliinfo.github.io/

2 https://www.maxqda.com/japan― 1440 ―Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
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表 1: 議論内の役割一覧
役割名導入
根拠
強い根拠
弱い根拠意見強い意見弱い意見
質問
今後説明
話題を提示する
たとえば，裏づけが明確な事実
たとえば，伝聞たとえば，主張，意見たとえば，一般的な解釈や評価質問を述べている
今後について述べている

手がかり表現の例「〜についてですが」「〜してまいりました」「〜と聞いております」「〜べきかと思います」「〜は重要であります」「見解を伺います」「今後〜してまいります」

具体例「まず、スポーツ振興についてでございます。」「都独自の認証保育所制度を創設しました。」「投資対象となっていると聞いています。」「意義ある大会とすべきです。」「見直す必要がございます。」「東京はどのような大会を目指すのか伺います。」「計画の改定に取り組んでまいります。」

図 3: 典型的な構造と具体例

欲しい情報にたどり着きやすくなる．
また，他の情報処理技術への応用が考えられる．我々は，議論構造を自動文書要約に利用することを考えている．使用している NTCIR-14 QALab PoliInfo 要約
サブタスクのデータセットでは，議会会議録の本文とともに，正解データとして，与えられた話題に対する要約が提供されている．そこで，その要約中の表現が議会会議録本文のどこに現れているかをタグ付けし，議会会議録本文の議論構造と該当する話題の要約との関係を分析し，議論構造の要約への利用を検討する．
また、根拠がない意見の検出など、議論の信頼性やFact validatability 判定などへの応用も考えられる．

今後の課題

6

図 4: 根拠・意見の具体例

今回の調査で，根拠や意見には強弱があることが分5

かったが，これらが議論の中でどのように表れるか，ど応用可能性の程度の強弱が存在するかなどはまだ調査しきれてい本稿では，会議録文書の議論構造分析の結果の応用ない．木戸 [19] の文の機能では，事実と意見にそれぞれ3 レベル，合計 6 レベルの設定を行っている．appraisalの可能性について述べる．
まず，構造分析の結果そのものを見やすいように利theory[20] では主観を表明する表現の多様なカテゴリ用者に提示することにより，利用者が会議録の理解をを提示している．本研究においても，根拠や意見の強深める支援ができる．議論の流れを概観することで， 弱に応じた各役割を検討する予定である．

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また，本稿では，質問発言の文書 7 件，答弁発言の文書 11 件についての調査結果を報告したが，調査した件数は少ない．まずは調査件数を増やし，本調査で得られた知見がほかの文書にも当てはまるかを確認する予定である．さらに，表 1 で定義した各発言の役割付けや，今後定義する役割付けについて，複数人で役[8] Joonsuk Park and Claire Cardie. Identifying appropriate support for propositions in online user comments. Proc of the First Workshop on Argumentation Mining, pp.29–38, 2014.
[9] 松村 真宏, 加藤 優, 大澤 幸生, 石塚 満. 議論構造の可視化による論点の発見と理解, 知能と情報, Vol. 15,No.5, pp. 554-564, 2003.

割判定をし，一致度を見る予定である．

[10] Marie-Francine Moens, Erik Boiy, Raquel Mochales
Palau, and Chris Reed. Automatic detection of arguments in legal texts, Proc of the 11th International
情報抽出技術等に利用することを検討する予定である．
Conference on Artificial Intelligence and Law, pp.
225–230, 2007.

その後，構造分析の自動化や，構造分析結果を他の7まとめと今後の課題
本稿では，地方会議録の会議録文書について，議論構造分析を行うための調査結果について述べた．まず，会議録文書内の各発言の役割を定義し，各役割が会議録文書内でどのように出現するかを調査した．その結果，会議録文書には典型的な構造があることが分かっ[11] Raquel Mochales Palau and Marie-Francine Moens.
Argumentation mining. Artificial Intelligence andLaw, Vol. 19, No.1, pp.1–22, 2011.
[12] Katashi Nagao, Katsuhiko Kaji, Daisuke Yamamoto, Hironori Tomobe. Discussion mining:
annotation-based knowledge discovery from realworld activities, Proc.the Fifth Pacific-Rim Conference on Multimedia, pp.522-531, 2004.

た．また，根拠や意見には，強弱があることも分かった． [13] 柴田祐介, 山口和紀. 議論分析フレームワーク SPURI, 情報処理学会論文誌, Vol.52, No.3, pp.1395–1411, 2011.

今後はさらに調査・分析を進め，分析結果の応用を[14] Yasutomo Kimura, Hokuto Ototake, Yuzu Uchida,Keiichi Takamaru, Kotaro Sakamoto, Madoka Ishioroshi, Hideyuki Shibuki, Teruko Mitamura andNoriko Kando. Overview of the NTCIR-14 QA LabPoliInfo Task. Proc of the 14th NTCIR Conference,2019 (to apper).

行う予定である．

参考文献[1] Marie-Francine Moens. Argumentation mining:
Where are we now, where do we want to be andhow do we get there? Proc of the 5th Forum on
Information Retrieval Evaluation, pp.2:1–2:6, 2013.

[15] 木村泰知, 渋木英潔, 乙武北斗, 内田ゆず, 高丸圭一, 阪本浩太郎, 石下円香, 三田村照子, 神門 典子. NTCIR-14
QALab-PoliInfo の Formal run データセットの構築.
言語処理学会第 25 回年次大会発表論文集, 2019.

[2] Slonim Noam and Aharonov Ranit. Proc of the5th Workshop on Argument Mining, Association for
Computational Linguistics, 2018.

[16] 筒井貴士, 我満拓弥, 大城卓, 菅原晃平, 永井隆広, 渋木英潔, 木村泰知, 森辰則. 地方議会会議録コーパスの構
築および政治情報システム構築を目標としたアノテー
ションの一提案. 自然言語処理, Vol. 21, No. 2, pp.
125–156, 2014.

[3] Stephen Toulmin. The Uses of Argument, Cambridge University Press, 1958. 戸田山和久，福沢一
吉 (訳). 議論の技法，東京図書, 2011.
[4] Peter Phelan and Peter Reynolds. Argument andEvidence: Critical Analysis for the Social Sciences,
Routledge, 1996.
[5] Simone Teufel and Marie-Francine Moens. Summarizing scientific articles : experiments with relevanceand rhetorical status, Computational Linguistics,
Vol.28, No.4, pp. 409-445, 2002
[6] Noriko Kando. Text-level structure of research papers: Implications for text-based information processing systems. BCS-IRSG Annual Colloquium on
IR Research, pp.68-81, 1997.
[7] Marie-Francine Moens and Caroline Uyttendaele.
Automatic text structuring and categorization as afirst step in summarizing legal cases. Information
Processing and Management, Vol.33, No.6, pp.727–737, 1997.

[17] Yasutomo Kimura, Keiichi Takamaru, TakumaTanaka, Akio Kobayashi, Hiroki Sakaji, Yuzu
Uchida, Hokuto Ototake, and Shigeru Masuyama.
Creating Japanese political corpus from local assembly minutes of 47 prefectures, COLING 2016,
The 12th Workshop on Asian Language Resources,
pp.78–85, 2016.
[18] James Allan, Jaime Carbonell, George Doddington,
Jonathan Yamron, and Yiming Yan. Topic Detection and Tracking Pilot Study Final Report, Procof the DARPA Broadcast News Transcription andUnderstanding Workshop, 1998.
[19] 木戸光子. “第 7 章 文の機能による要約文の特徴”. 文
章構造と要約文の諸相, 佐久間まゆみ (編). くろしお出版, 1989, pp. 112-125.
[20] J. Martin and Peter R.R. White. The Language ofEvaluation:Appraisal in English, Palgrave Macmillan, 2005.

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