DEIM Forum 2017 D5-2

Web ニュースの主題語に着目した解説ツイートの抽出手法の提案
見塚 圭一†

鈴木

優††

灘本

明代†

† 甲南大学知能情報学部知能情報学科 〒 658–8501 兵庫県神戸市東灘区岡本 8-9-1†† 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 〒 630-0192 奈良県生駒市高山町 8916-5
E-mail: †s1371116@s.konan-u.ac.jp, ††ysuzuki@is.naist.jp, †††nadamoto@konan-u.ac.jp
あらまし インターネット上には時々刻々と様々なニュースが流れている．しかしながらこれらニュースの中には，主題となる人物や組織の詳細や関係性がわからないなど，ニュースの背景を知らないため，そのニュース自体が理解できないことがある．一方，インターネット上にはさまざまな情報があり，その中にはニュースの解説を行っているものもある．そこで，ニュースの解説をインターネットから抽出し，提示することにより，ニュースの理解支援になると考え，本研究ではニュースの解説文の抽出・提示手法を提案する．本論文ではそのはじめの一歩として，ニュースの主題となる人物や組織をニュースの主題語と呼び，その主題語に着目した解説文を Twitter から抽出する手法の提案を行う．
キーワード Twitter，Web ニュース，解説文抽出
スの主題語に対する中立的ではない解説や，豆知識などである．

1. は じ め に

例えば「ノロウイルスなど感染性胃腸炎患者 過去 2 番目の多さ

日々様々なニュースがインターネット上に増加している．こに」というタイトルニュースの場合，主題語は「ノロウイルス」

れら増加する様々なニュースをすべて理解する事は困難である．

であり，その主題語の Wikipedia の記事には「ノロウイルス属

一方，インターネットの普及によりインターネット上には様々

は，ウイルスの分類上第 4 群（プラス一本鎖 RNA ウイルス）な情報が氾濫しており，人々はインターネットから情報を取得のカリシウイルス科に属している．
」のような学名や，感染対策

する事が日常的になっている．そこで我々は，ニュースの解説

等の基本的な解説が掲載されている．一方，Twitter には「ノをしている情報をインターネットから抽出しユーザに提示する

ロウイルス今年の流行は G.2 変異株というものであるが，これことは，ニュースの理解支援になると考え，本研究ではニューは迅速キットによる検査で検出されにくい．なので，検査陰性スの解説情報の抽出・提示手法を提案する．

でも実際には感染していることはよくある．
」等の Wikipedia

ニュースの記事には，ニュースの主題となる人や企業，またそのニュースの背景等がある．本研究ではこの主題となる人や企業を主題語と呼ぶ．ニュース記事の内容を理解するためには，
はじめにこの主題語を理解することが必要であると考えられる．
しかしながら，ニュース記事内において主題語に関して詳しく説明しているとは限らない．

には存在していないが重要な情報がある．このような情報を抽出し，提示する．
図 1 に主題語に対する Wikipedia に掲載されていないが重要な情報の抽出，提示手順を示す．
本論文では，Wikipedia に掲載されていないが重要な情報の抽出・提示する手法の研究のはじめの一歩として，Twitter から

ニュースの主題語には，有名人や企業等，Wikipedia 上に記の解説ツイートの抽出手法の提案を行う．具体的には，ニュー事が存在している場合がある．Wikipedia の記事は，基本的なス記事から主題語の抽出を行い，抽出した主題語を用いてツ内容であり且つ中立的な立場から解説（注 1）が行われている．一方 Twitter 上でも様々な人がそのニュースに対して解説を行っ

イートを収集する．そして，機能表現や文章表現に着目し，解説ツイートの抽出を行う．

ている．その中には Wikipedia に掲載していないが重要な情報

以下，2 章で関連研究について述べる．3 章で，ニュース記

や，信憑性の怪しい情報など様々な情報がある．この Wikipedia

事から主題語を抽出する手法について述べ，4 章で Twitter かに掲載されていないが重要な情報はニュースの解説をするに当ら条件を用いて解説ツイートを抽出する手法について述べる．

たり重要であると考えられる．そこで本研究では Twitter から

そして，5 章で手法に対する実験，考察について述べる．最後

主題語に関する解説を行っているツイートを抽出し，その中かに 6 章で，まとめと今後の課題について述べる．

ら Wikipedia に存在していない情報を抽出・提示する手法を提案する．

2. 関 連 研 究

例えば，Wikipedia に掲載されている情報の例としては，人

ニュースの理解を深めるための研究は数多くされている．

物であれば，生年月日，出演作品や，行ってきた活動などであ馬 [1] らの研究では，情報補完の観点から，あるコンテンツ

る．一方，Twitter のみに載っている情報の例としては，ニューに対する異なった視点のコンテンツや，より詳細に説明がなされているコンテンツの検索手法を提案している．本研究では，（注 1）：https://ja.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:五本の柱コンテンツに対する情報をツイートから取得し，取得した情報

て，式 (1) を用いてニュースの主題語の抽出を行っている．式(1) において Si は, 各主題語候補の重要度を示す．本研究でも大原らの提案している式 (1) を用いてニュースの主題語を抽出する．

Si = α · tfil + β · tfim + γ · tfin(1)

ここでは，l はタイトル，m は第一段落の文章であり，n は第二段落以降を結合した文章である．主題語候補として，タイト
ルと第一段落に出現する名詞を選択する．tfil ，tfim ，tfin はそれぞれ主題語候補 i の各文書 l.m.n における出現頻度を表す．

α，β ，γ は重みを示し，α + β + γ = 1 とし，適切なパラメータを代入する．ここでは，我々の実験より α = 0.9，β = 0.075，

γ = 0.025 とする．
ニュース中の主題語候補に対して Si を求め，Si の値が一番高いものを，そのニュース記事の主題語とする．
図 1 提案手法のシステムフロー

4. 解説ツイートの抽出
Twitter 上には，意見や解説，雑談などが混在している．一から Wikipedia には載っていない重要な情報を取り出すという方，Wikipedia には，解説のみが存在している．したがって，

点で異なる．

ツイートと Wikipedia を直接比較することが困難であると考え

北山 [2] らの研究では，ニュース記事内容の理解を深めるた

た．そこで，Wikipedia と同じ条件で比較を行うために，そのめに，重要度の高い過去の関連ニュース記事を提示し，比較をニュース記事の解説を行っているツイートを抽出する．本論文することにより，ニュース記事の理解を深めることを目的としでは，解説を行っているツイートを解説ツイートと呼ぶ．

ている．本研究では，ニュース記事から主題語を抽出し，主題

4. 1 機能表現を用いた解説ツイートの抽出語に対する解説を行っているツイートを抽出し，提示すること

4. 1. 1 機 能 表 現により，ニュース記事の理解支援を行うという点で異なる．

ものごとを解説する際には，「選挙とは組織の代表を選挙権を田中ら [3] [4] の論文では，ニュース記事の理解支援のために持つ人が選出する行為のことである．
」や「北海道には雪が降る

ニュース記事中の人物や国家などの語句を抽出し Wikipedia を日が多い．
」といった文にあるような「とは」や「には」といっ用いて，その語句が行った事柄等の年表を作成し提示することたような表現を用いる．そのような表現に着目することにより，

により，ニュース記事の理解を深めることを目的としている．

解説ツイートの抽出を行うことができると考え，機能表現を用本研究では，ニュース記事から主題語を抽出し，Twitter 上かいる．

ら主題語に対する情報を取得し，提示するという点で異なる．

機能表現とは，2 つ以上の語から構成され，全体として 1 つ

佐藤ら [5] の研究では，ニュース記事から話題を表すキーワーの機能的な意味を持つ表現である [9]．例えば，「僕は野球がした

ドを取得し，取得したキーワードに関して詳細な説明をしていい．
」や「晴れているなら野球をする．
」という文のように「たるブログ記事を収集する手法を提案している．本研究では，ブい」や「なら」といった，文に対して願望や順接などの意味をログではなく Twitter を用いている点が異なる．
小林ら [6] は，ニュース記事から専門用語を抽出し，その専門用語に対する解説を，ソーシャルビデオ情報，ツイート情報，

付与する表現である．この機能表現を用いる際には，松吉 [10]
らの提案する機能表現辞書つつじを使用する．

4. 1. 2 解説ツイートの抽出

関連プロダクト情報といった多面的な関連情報マルチコンテン

機能表現辞書内の意味の中で解説を行っている文に付与されツ) から取得し，それらをユーザが利用しやすいインタフェー

る意味として「話題」と「定義」が挙げられる．その表現の一ス上に提示する手法を提案している．ツイート情報を解説に用部を表 1 に示す．これらの表現の入っているツイートから，「推いるという点では本研究と類似しているが，本研究はツイート

量」「願望」「疑問」の機能表現を除いたツイートを解説ツイー

から解説を行っているものを抽出しているという点が異なる．

トとして抽出する．これは「推量」「願望」「疑問」は，筆者の3. ニュース記事の主題語の抽出
ニュース記事を象徴する単語はタイトルまたは本文の一文目に出現することが多いと言われている [7]．そこで，大原ら [8]はこれを参考にし，ニュース記事のタイトルに出現する名詞と第一段落に出現する名詞をそのニュース記事の主題語候補とし考え，意見を述べる際に用いられるためである．
「推量」「願望」「疑問」の表現の一部を表 2 に示す．
表 1 話題・定義の機能表現の一部というのは にしては に至っては かと言えば
には

とは

となると

となりゃ

表2

表 3 解説ツイートの条件一覧

推量・願望・疑問の機能表現の一部

でしょう

だろう

がいい

ちがいない かもしれない

ねがいたい たがる

たく

番号

条件

(1)

主題語＋「は」または「が」、主題語＋格助詞＋「は」かしら じゃないか たっけの形が含まれる．

(2)

文末に終止形、過去形の表現が含まれる．

(3)○○ー、○○〜を含まない ．(○:ひらがな)

(4)

！，？，
（笑）、ｗｗを含まない．

(5)

ひらがなの小文字を含まない．

(6)

連続のひらがなを含まない．

(7)

一人称の名詞を含まない．

(8)

顔文字を含まない．

(9)

文字数が 30 文字以上．

(10) 文末に思考を表現する動詞を含まない．

で米国での弁護士資格を持った人が正確に翻訳して欲しい．
」といった意見や願望を含むツイートが抽出されてしまう．また，
主題語を含むツイートを用いて抽出しているが，主題語に対する解説を行っていないツイートも抽出されてしまう．そこで，機能表現のみだと解説ツイートを抽出するのは困難であると考え，さらに文章表現に着目し，解説ツイートの抽出を行う．

4. 2 文章表現を用いた解説ツイートの抽出
文章表現に着目して解説ツイートの抽出を行うに当たり，予
図 2 機能表現を用いた解説ツイートの抽出の評価値の割合

備実験の結果を分析し，以下の 10 個の条件を抽出した．これらの条件すべてを満足したツイートを解説ツイートとする．

4. 1. 3 予 備 実 験

4. 2. 1 文章表現を用いた解説ツイート抽出の仮説

ツイート中の機能表現に着目することにより，解説ツイート

予備実験の結果から，得られた 10 の解説ツイートの条件をの抽出を行うことができているのかの予備実験を行った．

表 3 と以下に示す．

実験データ

条件 1： 主題語＋「は」または「が」、主題語＋格助詞＋「は」大統領令をクエリとして取得したツイートから機能表現を用いの形が含まれる．

て抽出したツイート 124 件を解説ツイートとして用いる．

物事を解説する際には，必ず解説対象と格助詞の「は」，ま

被験者

たは，解説対象と「は」の間に格助詞が連続して登場する場合

機能表現を用いて抽出した解説ツイート 25 件あたり各々10 人が多い．例えば，「ノロウイルスには，次亜塩素酸ナトリウムがの被験者である．

有効である.」といった文や「インフルエンザは部屋の湿度を高実験手順く保つことにより感染予防ができる」といった文である．

クラウドソーシングにより，実験を行った．まず，被験者は解条件 2： 文末に終止形、過去形の表現が含まれる．

説ツイートを見て，そのツイートが解説を行っている文である解説を行う際に，文末が終止形，もしくは過去の形であれば，かそうでない文であるかを 0 から 5 の 6 段階で評価する．この解説の対象の動作が確実に行われること，終了したことである

作業を 25 件のツイートごとに 10 人の被験者に行ってもらう．

ということの判断が可能であるためである．例えば，「僕は免許

4. 1. 4 結果・考察を取った．
」や「僕は免許を取る．
」といったツイートは，文末全体のツイートごとの平均値の割合を図 2 に示す．正解デー

が基本形または過去の形になっている．一方，「僕は免許をとり

タは，評価値の平均が 3.0 以上または，評価値の平均が 2.5 以たい」，「僕が免許を取れればな」といったような文末が基本形

上かつ分散値が 1 以下のものとする．正解データの数は 19 個以外で終わっている場合は願望や推定などを表す語が含まれ，であり，適合率は 0.153 となった．

主観的な意味になることが多い．

図 2 からわかるように，0 から 2 の間の評価値のツイートの条件 3： ○○ー、○○〜を含まない ．(○:ひらがな)

数が多くなっている．これらのツイート表現には，顔文字や，

ひらがなの後に「ー」や「〜」といった表現が続く場合は，感嘆符，笑いを示す「ｗ」等が含まれていることが多い傾向に

主観的な表現に多く，解説をしている文書には出現していない．

ある．また，クエリを「大統領令」としてツイートを取得して

例えば，「明日は雨かなー？」といったツイートや「今日は何しいるが，評価値の高いものの中には，「大統領令」と異なる語がようかなぁ〜」といったツイートである．

ツイート中の主題となってしまっている場合がある．

条件 4： ！，？，
（笑）、ｗｗを含まない．

これらのことから，機能表現を用いた抽出手法では「大統領解説をしているツイートは客観的な表現であると考えられる

令は無効のはず！」や「米国大統領令は報道機関で翻訳しない

ため，主観的なツイートに多く見受けられる！や？等の記号や表 5 使用した主題語一覧

表 4 思考動詞一覧
思う

わかる

感じる

考える

願う

知る 感ずる

トランプ大統領期待する 予想する

メキシコ

天下り

大統領令
尖閣諸島

TPP
横綱

表現を含んでいない．例えば，「明日の天気は晴れだ！うれし

機能表現の有用性の実験は，4.1.3 節の予備実験にて行ったたい！」といったツイートや，「今日は雨が降るのではないだろう

め，提案手法の有用性を図るために以下の 2 つの実験を行った．

か？」といったツイートである．このように，感嘆符や疑問符（ 1 ） 文章表現のみを用いた解説ツイートの抽出の実験といったものは主観的な表現に多い．

（ 2 ） 機能表現と文章表現を用いた解説ツイートの抽出の条件 5： ひらがなの小文字を含まない．

実験「ぁ，ぃ，ぅ，ぇ，ぉ，ゎ」といった通常使われないひらがなの小5. 1 文章表現のみを用いた解説ツイートの抽出の実験

文字は，口語的な表現であるため，解説をしているツイートに文章表現のみを用いた解説ツイート抽出のための 10 の条件は含まれない．例えば，「つかれたぁ」といった表現や「えぇ…」の有用性を図るために文章表現のみを用いた解説ツイートの抽といったような表現である．

出の実験を行った．

条件 6： 連続のひらがなを含まない．
話し言葉でのみ用いられる表現は解説を行っている文には現

5. 1. 1 実 験 条 件
実験データれていない．例えば，「うわあああああ」といった表現や，「おお抽出したニュースの主題語を用いて，主題語を含むツイートを

おおおおお!!!」といった表現である．

収集し，解説ツイートを抽出する．主題語は無作為に抽出した

条件 7： 一人称の名詞を含まない．

7 つの主題語である．ツイートは各々の主題語に対して，100「私」や「僕」といった一人称の名詞は主観的な表現に多く

件のツイート，合計 700 件のツイートである．使用した主題語

見られ，解説を行っている文には現れていない．例えば，「私はを表 5 に示す．

ノロウイルスにはかからない．
」といったツイートや，
「僕は，イ

被験者

ンフルエンザではないけど，ノロウイルスにかかった．
」といっ抽出した解説ツイート 25 件あたり 10 人の被験者である．

たツイートである．

5. 1. 2 実 験 手 順

条件 8： 顔文字を含まない．

具体的な実験手順を以下に示す．実験にはクラウドソーシン

顔文字を含む文書は，主観的な文書が多いため，解説を行っ

グを用いた．

ているツイートには出現しない．例えば，「腹痛すぎて寝れない（ 1 ） 無作為に抽出した主題語を含むツイート群から文章表( °д °

現を用いて解説ツイートを抽出．

)」といったツイートや，「ノロウイルスは嫌だ.(´ω｀ ).」といったツイートである．

（ 2 ） 抽出したツイートを被験者に提示し，解説ツイートで

条件：9 文字数が 30 文字以上．

あるかを 0-5 の 6 段階で評価．

文字数が少ない文書は，解説を行っている文書とはいえない．

（ 3 ） 各主題語に対し，(1) から (2) の処理を行う．

例えば，「安倍首相とトランプ大統領がゴルフ．友情が築ければ実験では，抽出した主題語に対する解説ツイートを被験者に良いですね．
」といったツイートや「これでもトランプ大統領は提示し，そのツイートが解説を行っていれば 1-5 の 5 段階で評支持されてるというから怖い」というツイートである．このよ

価，解説を行っていなければ 0 と評価してもらう．

うなツイートは情報が少なく，解説であるとはいえない．

5. 1. 3 結果と考察

条件 10： 文末に思考を表現する動詞を含まない．

10 人の被験者による評価値の平均を用いて，実験の結果を示

解説の中には主観的な内容が含まれていることが少ないため，

す．平均値，分散値により結果の評価を行う．平均値，分散値

主観的な内容が書かれているツイートに多く含まれる表 4 中のの計算の際に，被験者の回答の合計値を算出し 10 人の被験者

動詞が含まれるか含まれないかを条件とする．これにより，客の中で最も合計値が高い被験者と低い被験者は削除した 8 人の観的な内容のツイートであるかの判定が可能である．例えば，被験者の平均値，分散値を用いる．これは，被験者ごとの値の「明日は晴れると思う．
」といった表現や，「テストでいい点が取ばらつきを少なくするためである．

れると期待する．
」といったように表 4 にある動詞が用いられている文は主観的な表現であるといえる．
尚，表 3 条件 10 における動詞を思考動詞と呼び，思考動詞の一覧を表 4 に示す．
上記すべての条件を満たすものを解説ツイートとし，主題語を含むツイート群から抽出を行う．

5. 実

験

正解データは評価値の平均が 3.0 以上または評価値が平均 2.5
以上かつ分散値が 1.0 以下のものとする．正解データの数は，194 個であり，適合率は 0.277 となった．4.1 節で行った機能語を用いた解説ツイートの抽出の予備実験では，適合率が 0.153であったため，10 の条件を用いることにより，適合率を上げることができた．
全体のツイートごとの平均値の割合を図 3 に示す．結果としては，評価値の平均が 0 から 2 となったものが約 60 ％となっ

本論文では，ニュース記事から主題語を抽出し，主題語を含た．一方，評価値が 3.0 を超えたものは数が少ないという結果

むツイートから解説ツイートを抽出する手法の提案を行った．

になった．また，各話題ごとの評価値の分布は図 4 に示す．こ現である．例えば，表 7 に示すツイートのようなものである．
条件 3-8 を削除することにより，このようなくだけた表現を取り除くことができた．
条件：9 文字数が 30 文字以上．
文字数が 30 文字以下の抽出結果の評価値の平均を見てみると，表 8 のようになった．このように，文字数が少ないツイー
トは情報が少なく，多くの人に低い評価をつけられる傾向がある．したがって，文字数が 30 字以上のものが解説ツイートとして選ばれる事が多いといえる．
条件：10 文末に思考を表現する動詞を含まない．
個人の考えを含むツイートには，思考を表現する動詞が登場した．例えば，「ものすごい勢いで署名されていく大統領令が及ぼす影響を，政治経験のないトランプも周りも知らないのではないかと思う．
」といったツイートや「トランプ大統領の入国禁
止令．米企業が難民を助ける策を発表していることは良いと思う．
」というツイートである．条件 10 を用いることにより，このようなツイートを省くことができた．
図 3 文章表現を用いた解説ツイートの抽出の評価値の割合

これらのことから，条件 1-10 は解説ツイートの抽出には有用であるといえる．しかし，適合率が 0.277 と非常に低い結果となってしまった．これは，解説ツイートを抽出する際に，動詞の後ろに現れる機能表現により付与される願望や疑問の意味を取り除くことができなかったからであると考えられる，

5. 2 機能表現と文章表現を用いた解説ツイートの抽出の実験
本論文では機能表現と文章表現を用いて Twitter からニュースの主題に対する解説ツイートを抽出する手法を提案した．この我々の提案する手法の有用性を示すことを目的として，機能表現と文章表現を用いて解説ツイートを抽出する実験を行った．
実験条件は 5.1.1 節と同様である．

5. 2. 1 実 験 手 順
図 4 各話題ごとの評価値の平均の分布

具体的な実験手順を以下に示す．
（ 1 ） 5.1 節で評価されたツイートに対し機能表現を用いて，のことからわかるように，各話題に対し，数は少ないが解説ツ「推定」「願望」「疑問」の意味を持つツイートを抽出．

イートの抽出は行うことができていることがわかる．抽出でき（ 2 ） 抽出したツイートの評価値を確認．

た解説ツイートの一部を表 6 に示す．

（ 3 ） 各主題語に対し，(1) から (2) の処理を行う．

以下に各条件についての考察を述べる．
条件 1： 主題語＋「は」または「が」、主題語＋格助詞＋「は」の形が含まれる．

実験では，抽出されたツイートの確認を行う．

5. 2. 2 結果と考察抽出された結果を表 9 に示す．実験に用いた 700 ツイート

条件 1 を用いることにより主題語に対する解説ツイートを抽から表 9 のようなツイートを抽出した結果．107 ツイートを抽出できた．例えば，主題語が「横綱」の場合，「横綱とは，元々出することができた．適合率は 0.317 である．4.1.3 節の予備は格付けではなくて，土俵入りの時に付けるあの白い綱のこと

実験での機能表現のみを用いた解説ツイートの抽出の適合率がを指していた．
」といったツイートや「日本人横綱は 19 年ぶり

0.153 であり，5.1 節の文章表現のみを用いた解説ツイートのなんだ．
」といったようなツイートである．

抽出の適合率が 0.277 であることより，機能表現と文章表現両

条件 2： 文末に終止形、過去形の表現が含まれる．

方を用いることにより，適合率を上げることができた．これに

文末に終止形，過去形の表現がある場合，「税金の無駄遣いになる．
」や「世界中で広く行われている．
」といったように，実際に物事が起きている状態や，既に物事が発生した状態を示す

より，機能表現と文章表現両方を使用して Twitter から解説ツ
イートの抽出を行うことは有用であるといえる．

6. まとめと今後の課題

解説ツイートを抽出することができた．
条件：3-8 条件 3-8 に関しては，くだけた文章に含まれる表

本研究では，ニュース記事の理解支援のために，ニュースの主題語を抽出し，主題語に対する解説を行っているツイートを表 6 解説ツイートの一部
・横綱は、大勢いる力士の中で唯一注連縄を付けることを許された存在、つまり神の依り代ということ。神様なんだから、そりゃあ簡単にはなれんわなあ。因みに横綱とは、元々は格付けではなくて、土俵入りの時に付けるあの白い綱のことを指していた。
・マティス米国防長官が３日の安倍晋三首相との会談で、沖縄県の尖閣諸島が米国の対日防衛義務を定めた日米安全保障条約第５条の適用対象になると明言したことが分かった。政府高官が明らかにした。
・大統領令は大統領が議会の承認を得ずに政府や軍に直接発令する行政命令。法律と同等の効力を持つ。議会は反対する法律を作って対抗でき、また最高裁判所も違憲判断を出すことができる。トランプの入国制限に対し世界中から非難が。違憲訴訟の動きも。トランプが発言の一部修正の声明。

表 7 くだけた表現のツイート
ツイート
・グローバル人材企業の会社は軒並みトランプ氏の大統領令に反対意見なのは当然だよなーー
・今日のお昼のニュースはトランプ大統領令づくしだった！
・大統領令訴えられるてｗｗｗｗ

謝辞

本論文の一部は JSPS 科研費 26330347，16K07973 及び，私学助成金（大学間連携研究補助金）の助成によるものである．
ここに記して謹んで感謝の意を表する．

・（´ -‘）.oO（TBS はアメリカの大統領令に対抗する必要があるのか…

文

・なんで大統領令が悪いものみたいになってるの？w・アメリカのトランプ大統領、私は好きになれない。
表 8 30 文字以下のツイート
ツイート
・TPP がどうしても PPAP にしか聞こえない。
・大統領令が周りの人に影響が及ぶと流石に無関心ではいられない
・TPP はぶっちゃけアメリカにはあんまり利益なかったよね
・米国はヒラリーが勝っても TPP は離脱してた。
・大統領令がこわい。これがしばらく続くのか。
・ちょっと感動しちまった。やっぱ横綱は日本人じゃなきゃ。
表 9 推定・願望・疑問の意味を持つツイート
ツイート
・数々のアメリカ大統領令が各国の最悪な結末を迎えなければいい・TPP には賛成でも二国間の貿易協定には消極的な人は多いだ
ろう
・行政にろくな利権がなければ、天下りは問題ないし天下りも起きないだろう。
・日本とか中国に対する課税は内需拡大になるかも (可能性低い)
しれないけど、メキシコは壁の費用に当てられるとかトランプの頭はわけがわからないよ・壁って進撃の巨人みたいなことかと思ったけど違ったな。まあメキシコが悪いんだろうね

抽出する手法を提案した．解説ツイートの抽出には文章表現と機能表現を用いた．
今後の課題は，適合率が低いため，条件を追加し，精度をあげることである．また，解説というあいまいなものを抽出しようとしているため，機械学習を用いた抽出を行うことも思案している．抽出した解説ツイートがニュースの理解につながる内容になっているのかという実験を行うことも必要である．これは，解説ツイートを抽出したが，抽出したツイートが理解支援につながるかどうかというものはわからないため，実験の必要があるといえる．そして，抽出した解説ツイートの中から，

Wikipedia には載っていない重要な情報を抽出することである．

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