信学技報
IEICE Technical Report
信学技報
IMQ2023-30,IE2023-85,MVE2023-59(2024-03)

一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
一般社団法人 電子情報通信学会
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

IEICE Technical Report

評価グリッド法自動化のためのBERTopic と感情分析を用いた評価項目のカテゴリ化
佐々木 香暖† 橋本 翔†‡ 杉本 匡史† 張 帆† 宮嶋 大輔† 北野 泰成† 長田 典子††関西学院大学理工学部/感性価値創造インスティテュート 〒669-1330 兵庫県三田市学園上ヶ原 1 番‡西南学院大学商学部 〒814-8511 福岡市早良区西新 6-2-92
E-mail: †{ k-sasaki, sugimoto.masashi, daisukemiyajima, zhangfan, kitanott99, nagata}@kwansei.ac.jp
あらまし 本研究は評価構造を階層的に可視化する評価グリッド法の自動化を目的として，評価項目のカテゴリ化を行う方法を提案する．評価グリッド法における評価項目の回答は自由記述のため類似項目の統合が必要である．
トピック分析手法である BERTopic を用いることで K-means などより適切に類似項目を統合することができる．また，加えて感情分析を用いた分類を行うことにより，手作業に近い分類が可能になった．
キーワード 評価グリッド法，クラスタリング，BERTopic，感情分析

Categorization of Evaluation Items Using BERTopic and Sentiment Analysis
for Automated Evaluation Grid Method
Kanon SASAKI† Sho HASHIMOTO†‡ Masashi SUGIMOTO† Fan ZHANG† Daisuke MIYAJIMA†
Taisei KITANO† Noriko NAGATA††School of Science and Technology / Kwansei Gakuin Institute of Kansei Value Creation, Kwansei
Gakuin University 1 Uegahara, Gakuen, Sanda-shi, Hyogo, 669-1330 Japan‡Faculty of Commerce, Seinan Gakuin University , Nishiara, Hukuoka-shi, Hukuoka, 814-8511 Japan
Abstract This study proposes a method to categorize evaluation items for the purpose of automating the evaluation grid
method that visualizes the evaluation structure hierarchically. Because the answers to the evaluation items in the evaluation grid
method are open-ended, it is necessary to integrate similar items. By using BERTopic, a topic analysis method, similar items canbe integrated more appropriately than K-means or other methods. In addition, classification using sentiment analysis enables aclassification method that is similar to manual work.
Keywords Evaluation grid method, Clustering, BERTopic, Sentiment analysis

1. は じ め にくの研究開発に用いられているものの，人的・時間的ユーザニーズの多様化に伴い，一人一人の価値観やな負荷が高いという問題がある．そのため，実施を支嗜好を的確に把握し，具体的なデザインに展開する方

援 す る ツ ー ル の 開 発 な ど が 試 み ら れ て い る [2, 3]．ま た ，法論が求められている．ユーザニーズの発掘・抽出・評価構造の構築においては感情の極性 が非常に重要で把握の方法は，プロダクトやサービスにおける個別最ある．同じトピックの要因であってもポジティブな要適化や感性価値（経験価値，体験価値）向上に必須な因とネガティブな要因では因果関係が大きく異なるかコア技術であり，心理学的手法，マーケティングリサらである．
そこで本研究では，評価グリッド法の自動化を目的ーチ手法，行動観察手法，感性評価手法，機械学習手法など，多様な分野での研究が進められている．とし，評価項目のカテゴリ化を自動化する方法を提案

ユーザニーズを把握する手法については，従来，イす る ．自 動 化 の た め の シ ス テ ム [4]の 概 要 を 図 １ に 示 す ．

ンタビュー調査や主観評価実験による心理学的データ

このシステムは， ①インタビューを自動化し評価項目の収集と分析によって行われてきた．代表的なインタを記録するサブシステム， ②記録した評価項目 をカテ

ビ ュ ー 手 法 と し て 評 価 グ リ ッ ド 法 [1]が あ る ．評 価 グ リ

ゴリ分けするサブシステム，③各カテゴリに名前を付ッド法では，抽象的な価値判断・心理的な価値から客けるサブシステム，④評価構造可視化システム

観的な判断・物理的な状態までを階層的に整理し評価（ Evaluation Structure Visualization; ESV ）の ４ つ の サ ブ構造として可視化する．この手法はその有用性から多システムから成る．本研究はこの ②を自動化すること- 96 This
Thisarticle
articleisisa atechnicaltechnicalreportreportwithout
withoutpeer
peerreview,review,andanditsitspolishedpolishedand/orand/orextended
extendedversion
versionmay
maybebepublishedpublishedelsewhere.
elsewhere.
Copyright©20●●IEICE
Copyright©2024 byby IEICE

図 1. 評 価 グ リ ッ ド 法 自 動 化 シ ス テ ム の 全 体 図

図 2. 評 価 グ リ ッ ド 法 の 概 要を目的とする．具体的には，文脈を考慮したベクトル

リ ン グ に K-means と ウ ォ ー ド 法 を 用 い た 際 の 比 較 を し化 が で き 短 文 に も 適 し て い る と さ れ る BERTopic と 感ているが，あらゆる種類のデータセットのクラスタリ情分析を併用することによって手作業に近い分類を可ングに最適に機能する一般的なアルゴリズムはほとん能にすることを目指す．

ど な い と 結 論 付 け て い る ． ま た 近 年 で は BERT な ど 大規模言語モデルを用いた文脈化埋め込みが登場してい2. 先 行 研 究る ．Sentence-BERT(SBERT)[7]は 高 精 度 の 文 章 ベ ク ト ル

2.1. 評 価 グリッド法 に関 する研 究を 生 成 で き る よ う BERT を フ ァ イ ン チ ュ ー ニ ン グ し た

評価グリッド法は讃井らが提案したインタビューモデルであり，複数文書のクラスタリングをする場合

調 査 の 一 手 法 で あ り [1]，評 価 構 造 を 明 ら か に す る こ とや複数文書を時系列データとして入力する場合においにより，対象物の価値や印象，またそれらを得るためて BERT よ り 優 れ て い る ． し か し ， 評 価 グ リ ッ ド 法 での物理的な要因を明確にすることができる．

収集する評価項目のように極度に短い文，かつ 比較的評価グリッド法の概要を図 ２に示す．手順は以下のとおりである．まず，比較対象となる複数の刺激を用

小規模なデータセットのクラスタリングは困難 であり，これらについての研究は十分に行われていない．

意し，参加者にはそれらを嗜好度順で並べてもらう．

また，クラスタリングの一種であるトピックモデル

インタビュアーは，参加者になぜそのように判断したは様々なデータに隠れた潜在的なトピックを効率的にか理由を尋ね，得られた評価項目に対しラダリングと抽 出 す る 上 で 有 用 な 手 法 で あ る ．LDA な ど の 従 来 の ト呼ばれる方法でさらに評価項目を引き出していく．抽

ピックモデルは，文章中に各単語が何回登場したかを象的な価値判断や心理的な価値といった上位概念を引数え作成した行列をベースとした手法であるため，単き出すラダーアップと，具体的かつ客観的な判断や物語同士のつながりが形成する文章の文脈や前後関係を理的な状態といった下位概念を引き出すラダーダウン

必ずしも活用しきれないことが欠点としてあげられる．の質問を繰り返していく．最後に，得られた評価項目

こ れ に 対 し て ，BERTopic[8]は ト ピ ッ ク の 抽 出 に 文 章 のを階層構造として整理したものが評価構造である．

文脈を考慮したトピックモデリングを行うフレームワ

我 々 は ， ESV や ，イ ン タ ビ ュ ー か ら 可 視 化 ま で す べ てークを提供しており，今までに文書分類やマーケティを自動化することを目的として大規模言語モデルを用ン グ に 応 用 さ れ て い る ． Udup ら [9]は 短 文 ト ピ ッ ク モ

い た 自 動 化 シ ス テ ム の 開 発 を 行 っ て い る [4,5]． こ の 際

デ リ ン グ に お け るに，複数人が回答した評価項目の表記ゆれや類似項目

Multinomial Mixture (GSDMM)と BERTopic の 比 較 を 行の統合が必要であり， 手作業では 人的・時間的負荷がっ て お り ，GSDMM に 比 べ BERTopic の ほ う が ，コ ヒ ー

高いことが課題である．

レンススコアが高いという結果を示している．

2.2. 文 クラスタリングに関する研 究

2.3. 感 情 分 析 に関 する研 究

Gibbs Sampling for Dirichlet

文や文書のクラスタリング においては，まず文を分感情の極性については感情分析が利用できる．感情

散 表 現（ ベ ク ト ル 化 ）に し ，そ の ベ ク ト ル 化 し た 文 を ，分析とは与えられた情報を感情に分類しどのような意クラスタリング手法を用いて分類するのが大まかな流見なのかを分析するもので，評価グリッド法などと同れ で あ る ． 文 の ベ ク ト ル 化 に は TF-IDF や Doc2Vec なじくマーケティングや意思決定の支援ができる．感情

ど が ，ク ラ ス タ リ ン グ 手 法 に は K-means な ど が 使 わ れ

分析には主に２通りの方法があり，１つ目は感情語辞ることが多いが，文が短いほどノイズやスパース性の書を使う方法，２つ目は機械学習 を活用する方法であ問題から有効性を失うため困難な問題であるとされてる ． 圓 谷 ら [10]は 日 本 語 学 習 済 み BERT モ デ ル を フ ァい る ． Salih ら [6]は ， ベ ク ト ル 化 に TF-IDF， ク ラ ス タ

イ ン チ ュ ー ニ ン グ し た 感 情 分 析 BERT を 作 成 し ， 分 散- 97 -

表現の抽出に用いている．このような感情分析タスク

3.3. BERTopic を用 いたクラスタリングで フ ァ イ ン チ ュ ー ニ ン グ さ れ た モ デ ル は Huggingface

前 処 理 を し た 評 価 項 目 に 対 し ，BERTopic を 用 い て クTransformers で 提 供 さ れ て い る も の も 多 く あ り ， 日 本ラスタリングを行う．まず，評価項目のベクトル化に語データセットで学習されたものや， 3 つの感情ラベは SBERT を 用 い る ．日 本 語 事 前 学 習 済 み BERT モ デ ルル（ポジティブ・ネガティブ・ニュートラル）で学習を フ ァ イ ン チ ュ ー ニ ン グ し て 作 成 さ れ た SBERT を 使されたものなどがある．

用 す る ．次 に ，UMAP を 用 い て 文 章 ベ ク ト ル の 次 元 数

よって本研究では，評価グリッド法自動化を目的とを 圧 縮 す る ． 圧 縮 次 元 は BERTopic の デ フ ォ ル ト 値 でし ，BERTopic と 感 情 分 析 と の 組 み 合 わ せ に よ っ て 手 作

あ る ５ 次 元 と す る ． 次 に ， HDBSCAN を 用 い て ク ラ ス

業に近い分類を可能にする評価項目のカテゴリ生成にタリングを行う．最小クラスタサイズ は３とする．評

取り組む．

価項目を手作業でカテゴリ分けする際には各カテゴリのサイズなどは考慮しないためである．最後に，各クラ ス タ に 対 し て class-based TF-IDF を 用 い て 重 要 語 の抽 出 を 行 う ．こ れ は ，TF-IDF で 行 わ れ て い る 単 語 頻 度の計算を，文書単位ではなくクラスタ単位で行うようにしたものである．なお，ここでクラスタリングした各クラスタを「カテゴリ」と呼ぶこととする．

3.4. 感 情 分 析を用 いた分 割
BERTopic で ク ラ ス タ リ ン グ し た カ テ ゴ リ に 対 し ，感情 分 析 に よ っ て さ ら に 分 割 を 行 う ． Huggingface
Transformers で 提 供 さ れ て い る 感 情 分 析 BERT を 用 い
図 3. 提 案 手 法 の 概 要 図て，各カテゴリ内の評価項目それぞれをポジティブ・ネガティブ・ニュートラルの３ラベルに分類する．次3. 提 案 手 法に，以下 2 つの条件を満たすカテゴリ について分割を

3.1. 概 要

行う．１つ目は， カテゴリ の最も重要度が高い単語が本研究の評価項目をカテゴリ分けするための手法

固有名詞でないこと．固有名詞がキーワードとなってについて説明する．概要を図３に示す．文章の文脈をまとまっているカテゴリは分割する必要がないからで

考 慮 し た ト ピ ッ ク モ デ リ ン グ で あ る BERTopic で 文 脈ある．２つ目は，カテゴリ 内で 2 つの極性（ポジティによるカテゴリ分類を行い，その後，感情分析による

ブ － ネ ガ テ ィ ブ ，も し く は ネ ガ テ ィ ブ － ニ ュ ー ト ラ ル ）カテゴリ分割を行うことで，評価項目を自動でカテゴがそれぞれ２評価項目以上あること．これは評価項目リ分けする．

が１つになるカテゴリはカテゴリとして機能しないた3.2. 前 処 理めである．２つの極性で分割した際に ３つ目の極性の収集した評価項目は最初に前処理を行う．前処理は，評価項目が１つ残る場合はコサイン類似度が近いほうの極性に含めることとする．

記号の削除，文字列の正規化，重複項目の削除，形態素解析で単語単位に分割，必要な単語の抽出，ストップワードの削除の順で行う．形態素解析は日本語解析

4. 実 デ ー タ に よ る 提 案 手法 の 検 証

ツ ー ル MeCab を 用 い ， シ ス テ ム 辞 書 に mecab-ipadic-

4.1. データの概 要

NEologd 辞 書 を 用 い る ． 評 価 項 目 の 分 類 に 必 要 な 単 語

実際に評価グリッド法を用いて収集した ３ドメイの抽出のため，助詞などの意味を持たない単語を除外ンの評価項目を用いた．１つ目はオンラインライブにする．抽出した具体的な品詞は，名詞（一般，固有名ついて「ライブ感」を最上位概念としたラダーダウン

詞 ， サ 変 接 続 ， 形 容 動 詞 語 幹 ）， 動 詞 （ 自 立 ）， 形 容 詞で収集したデータで，クラウドソーシングによって実（ 自 立 ），副 詞 で 単 語 の 活 用 形 を 原 型 に 統 一 し て 抽 出 す施した．２つ目は観光地である兵庫県の三宮と朝来にる．また「臨場感」など形態素解析によって「○○」ついて魅力的なところと魅力的でないところを聴取しと「感」に分割されてしまうものは「○○感」に統一たデータである． ３つ目はネクタイの好みに関する実する．
「 感 」が つ く 複 合 語 は 身 体 感 覚・心 理 感 情・印 象

験 で ，従 来 の 評 価 グ リ ッ ド 法 で 実 施 し た デ ー タ で あ る ．のいずれかであるため，「 感 」は 上 位 的 抽 象 的 概 念 を 表それぞれ研究者の手作業により複数のカテゴリに分類，す 体 言 で あ る と さ れ て い る か ら で あ る [11]．最 後 に ，出カテゴリ名を付与した．各データの評価項目数と平均

現 回 数 が 多 い が 関 連 性 が 小 さ い 単 語 「 良 い 」，「 思 う 」，単語数，手作業時のカテゴリ数を表１に示す．平均単「する」をストップワードとして削除する．

語数は前処理後の単語数で計算したものである．

- 98 -

表 1. デ ー タ セ ッ ト の 詳 細表 2. 各 手 法 で の カ テ ゴ リ 数テゴリ数が多くなるという結果になった．評価グリッ4.2. カテゴリ生 成の結果 ・ 考 察
4.2.1. ク ラ ス タ リ ン グ

ド法における評価項目のカテゴリ化ではカテゴリ数が３手法を用いてカテゴリ生成の結果を比較する． 最多くなる傾向にあり，また分割するよりも統合するほも よ く 利 用 さ れ る TF-IDF と G-means， TF-IDF と 連 結うが人的・時間的負荷が少ないことから多くなるほう性を重視したスペクトラルクラスタリング，本手法が良いと考えられる．三宮・朝来データとネクタイデ（ BERTopic）の ３ 手 法 で あ る ．G-means は K-means をータにおいては手作業の正解データと比べると減って拡 張 し た も の で K-means の パ ラ メ ー タ で あ っ た ク ラ

い る も の の BERTopic で 大 き く 改 善 で き て い る と 言 え

ス タ 数 を 自 動 で 決 定 す る ア ル ゴ リ ズ ム で あ る ． G-る．

means に お い て は ク ラ ス タ リ ン グ し た 際 に 要 素 が １ つ

次に，各クラスタリング結果において，正解データになるクラスタ（カテゴリ）が発生したが，評価グリと比較することで精度の評価を行った．カテゴリの解ッド法において評価項目が１つのカテゴリは意味をな

釈可否結果を正解データのカテゴリと比較し，（ ⅰ ）概さず手作業においてもそのようなカテゴリは作成しなね一致，（ ⅱ ）正 解 デ ー タ の 複 数（ ２ ～ ３ ）の カ テ ゴ リ

いため，除外することとする．スペクトラルクラスタが統合，（ ⅲ ）正 解 デ ー タ の カ テ ゴ リ が 分 割 さ れ た カ テリングはクラスタ数の自動決定はされないため，予めゴリ，（ ⅳ ）正 解 デ ー タ に は な い 新 規 カ テ ゴ リ と し て 使

G-means で ク ラ ス タ 数 を 予 測 し そ の ク ラ ス タ 数 を 指 定用できる，（ ⅴ ）解 釈 不 可（ ４ つ 以 上 の カ テ ゴ リ が 含 ますることでクラスタリングを行うこととする．

れているなど）の ５つに分類した．また，これらは研まず，それぞれの カテゴリ 数は表３のとおりである．
ど の デ ー タ で も G-means よ り BERTopic の ほ う が ， カ究 者 ３ 名 に よ る 合 議 で 決 定 し た ．な お ，BERTopic の み
自動的にノイズカテゴリが１つ生成されるが，それは表 3. 各 デ ー タ の ク ラ ス タ リ ン グ 結 果
a. オ ン ラ イ ン ラ イ ブ デ ー タb. 三 宮 ・ 朝 来 デ ー タc.

ネクタイデータ- 99 -表４. 三宮・朝来データ のクラスタリング結果の一例

解データの カテゴリ数が多く，１カテゴリあたりの評
価項目数も少ない ，というように正解データが細かく分類されているため，（ ⅲ ）分 割 さ れ た カ テ ゴ リ は 出 現しなかったと考えられる．
次に，生成されたカテゴリの 意味的な考察を行う．
三宮・朝来データのクラスタリング結果例を表 ４に示
す ．適 切 な ク ラ ス タ リ ン グ が で き て い る 例 と し て（ ⅰ ）の「治安が悪い」などがあり，手作業の正解データと同様のカテゴリになっている．
（ ⅱ ）複 数 の カ テ ゴ リ が統合しているカテゴリは，「 ア ク セ ス の 良 さ 」と「 ア クセスの悪さ」などポジティブ・ネガティブが統合されているものが多かった．これは，評価 項目収集 の際にポジティブ要因とネガティブ要因それぞれラダリングを行い，両方の評価項目が含まれていたのが要因の一つと考える．
（ ⅲ ）分 割 さ れ た カ テ ゴ リ の 例 と し て は「 食の 楽 し み が あ る 」 が あ り ，「 お い し い ご 飯 」 と 「 洋 食屋」という解釈ができるようなカテゴリに分かれている．これは上記でも述べたように，手作業より詳細な分類ができると言え，また分割するよりも統合するほうが人的・時間的負荷が少ないことから良い分割であると考える．

4.2.2. 感 情 分 析 に よ る 分 割
ここではクラスタリング後のカテゴリに対し感情解釈不可として計算した．
各データセットにおける，比較結果を表３に示す．
オンラインイブデータでは，（ ⅰ ）の 正 解 デ ー タ の カ テ
ゴリ名と概ね一致しているカテゴリはスペクトラルクラスタリングが最も多いが，評価項目数でみるとBERTopic が 最 も 多 い 結 果 と な っ た ．（ ⅱ ） の 複 数 の カテゴリが統合している カテゴリは，カテゴリ数・評価項目数ともにスペクトラルクラスタリングが最も少な
く，ほか２つの手法より正確なクラスタリングができて い る よ う に み え る ．一 方 で ，（ ⅴ ）の 解 釈 不 可 で あ った評価項目数はスペクトラルクラスタリングが最も多く ，BERTopic で 最 も 少 な く な っ た た め よ り 多 く の 評 価
項 目 を 分 類 で き て い る の は BERTopic で あ る ．
（ ⅲ ）分割 さ れ た カ テ ゴ リ は BERTopic で 増 加 し て い た が ， これは手作業より詳細な分類ができると言える．三宮・朝来のデータセットやネクタイのデータセット でも，同 様 の 結 果 と な っ て い る ． ネ ク タ イ デ ー タ で は ，（ ⅰ ）や（ ⅴ ）か ら G-means と ス ペ ク ト ラ ル ク ラ ス タ リ ン グに 比 べ BERTopic で 大 幅 に 向 上 し た こ と が わ か る が ，分析による分割を行った際の結果と考察を述べる．表
５ は 三 宮 ・ 朝 来 デ ー タ セ ッ ト に お い て BERTopic で クラスタリングしたものと，そこから感情分析を用いて分割対象となったカテゴリに対し分割を行ったものの比較結果である． 三宮・朝来データのみならず どのデー タ セ ッ ト で も （ ⅱ ） が 減 少 し （ ⅰ ），（ ⅲ ），（ ⅴ ） が微増する結果となった ．特に，ポジティブ －ネガティブの対になったカテゴリが多く含まれていたこのデー
タでは，（ ⅱ ）の 減 少 が 顕 著 で あ る ．表 ６ に 三 宮・朝 来
データにおける分割されたカテゴリの一例を示す．極性での分割ができている例が「乗り換え」と「交通の便」である．これらの例ではニュートラル －ネガティブもしくはポジティブ －ネガティブで分割されており，分割後のカテゴリをみても 的確に分割できていると言える．３つ目の「人が多い」の例ではニュートラル－ネガティブで分割されており，ネガティブカテゴリは２つの評価項目が異なる意味でありカテゴリとして機能しないため解釈不可となる．しかしニュートラルカ

これはカテゴリ数が原因であると考える． カテゴリ数が少ないと １カテゴリあたりに含まれる評価項目が増え解釈が難しくなるからである．ネクタイデータは １
評 価 項 目 あ た り の 単 語 数 が 少 な い た め ，TF-IDF で ベ ク
トル化する際に計算している単語の重要度が分散してし ま う ．そ の た め G-means で は カ テ ゴ リ 数 が 減 っ て しまうのではないかと考えられる．またこのデータは正- 100 -表５. 三宮・朝来データで感情分析による分割を行った結果

表６. 三宮・朝来データにおける分割結果の例

テゴリのほうはノイズが除去されて高品質なカテゴリになったとも考えられる．また，前節でも述べたような重複するカテゴリが増加してしまうことや，ノイズとして除去されたものが解釈不可として増加してしまうため，結合処理や解釈不可の評価項目に対する再度のクラスタリングなど追加処理が必要になると考える．

5. ま と め
本研究では，評価グリッド法の自動化を目的として類似項目の統合が必要である評価項目のカテゴリ生成を行った．前処理を行った評価項目に対し ，文脈を考慮したベクトル化ができ短文にも適しているとされる
BERTopic と 感 情 分 析 を 組 み 合 わ せ た 手 法 を 提 案 し た ．
３つのドメインのデータセットを用いて従来手法との比較を行ったところ，提案手法は評価項目のカテゴリ化に適しており，また，ポジティブ・ネガティブの分割により手作業に近い分類が可能になった．このことから提案手法が評価項目のカテゴリ化に有効であることが示された．今後の課題として，重複するカテゴリが生成されていることや，解釈不可のカテゴリに対する処理が挙げられ，より精度の高い評価グリッド法の自動化に近づくと考える．

文献[1] 讃 井 純 一 郎 , 乾 正 雄 ，“ レ パ ー ト リ ー グ リ ッ ド 発
展手法による住環境評価構造の抽出－認知心理学 に 基 づ く 住 環 境 評 価 に 関 す る 研 究 (1)－ ，” 日本 建 築 学 会 計 画 系 論 文 , no.367, pp.15-22, 1986.
[2] 土 田 義 郎 ，小 酒 祐 貴 ，“評価グリッド法支援ツールの 開 発 と 応 用 ，” 日 本 建 築 学 会 技 術 報 告 集 , 14,no.27, pp.205-208, 2008.
[3] 大 谷 俊 太 , 橋 本 翔 , 杉 本 匡 史 , 長 田 典 子 ，“ 単 語 の係 り 受 け 関 係 に 基 づ く 印 象 評 価 構 造 の 自 動 構 築 ，”第 17 回 日 本 感 性 工 学 会 春 季 大 会 , 2D2-04, 2022.
[4] 宮 嶋 大 輔 , 張 帆 , 杉 本 匡 史 , 佐 々 木 香 暖 , 北 野 泰成, 橋本翔, 長田典子, “大規模言語モデルを用いた評価グリッド法に基づくインタビュー対話シス テ ム ,” 信 学 技 報 , vol.123, no.180, MVE2023-20,pp.33-38.
[5] M. Sugimoto, Y. Yagi, and N. Nagata, “How different
tourist sites evoke different emotions: Investigation
focusing on the urban and rural sites in Japan,”
Human-Computer Interaction. HCII 2023. Lecture
Notes in Computer Science, vol.14012, pp. 332 –343,
Springer, Cham, 2023.
[6] N. M. Salih and K. Jacksi, “Semantic document
clustering using k-means algorithm and ward’smethod,” in 2020 International Conference on
Advanced Science and Engineering (ICOASE), pp. 1 –6, IEEE, 2020.
[7] N. Reimers and I. Gurevych, “Sentence-bert:
Sentence embeddings using siamese bert -networks,”
arXiv preprint arXiv:1908.10084, 2019.
[8] M. Grootendorst, “Bertopic: Neural topic modelingwith a class-based tf-idf procedure,” arXiv preprint
arXiv:2203.05794, 2022.
[9] A. Udupa, K. Adarsh, A. Aravinda, N. H. Godihal, and
N. Kayarvizhy, “An exploratory analysis of gsdmm
and bertopic on short text topic modelling,” in 2022
Fourth International Conference on Cognitive
Computing and Information Processing (CCIP), pp.
1–9, IEEE, 2022.
[10] 圓 谷 顯 信 , 高 橋 宏 和 , 安 達 由 洋 . “ BERT に よ る 日
本 語 文 の 感 情 分 析 と 話 題 分 析 ，“ 第 84 回 全 国 大会 講 演 論 文 集 2022， no.1, pp.37-38, 2022.
[11] 曽 睿 . “ 語 構 成 か ら 文 構 成 へ : 形 態 素 「 -感 」 と 自立 語「 感 」と の 関 わ り か ら ，”国 語 学 研 究 ，no.56,pp.142-155, 2017.

- 101 -