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

信学技報
IEICE Technical Report
NLC2020-29(2021-02)

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

複数人議論における議論構造の推定
姫野 拓未†

嶋田 和孝†† 九州工業大学大学院 情報工学府 〒820-8502 福岡県飯塚市川津 680-4
E-mail: †{t_himeno,shimada}@pluto.ai.kyutech.ac.jp
あらまし

研究室や会議室では，会議が日々行われている．そこで行われた議論内容を会議に参加していない人に共有するためには，議事録が不可欠である．議事録を議論構造として表すことができれば，発話間の関係を捉えることができ，議論全体の流れや論点を把握することができる．今までに，私たちは議論構造の中でも発話間の関係を教師あり学習モデルを用いて推定した．しかし，議論構造の構築において関係のない発話ペアを多く抽出しており，議論構造の特徴を考慮できていない．そこで，本研究では議論構造の特徴に着目して精度向上を目的とした手法を提案する．まず，使用したデータセットについて説明する．次に，議論構造の特徴に着目した選択手法を提案する．そして，以前の手法と本研究で提案した手法の推定精度の比較を行い，提案した手法の有効性を確認する．実験の結果，提案した手法が以前の手法よりも良い精度であることを確認した．
キーワード

複数人議論，議論マイニング，議論構造，構造推定

Predicting Discussion Structures in Multi-Party Conversations
Takumi HIMENO† and Kazutaka SHIMADA†† Kyushu Institute of Technology 680-4 Kawazu, Iizuka, Fukuoka 820-8502, JAPANE-mail: †{t_himeno,shimada}@pluto.ai.kyutech.ac.jp
Abstract Conversations are often held in laboratories and companies. To grasp the content of a discussion, a summary isimportant for people who could not attend the conversation. If the summary is illustrated as an argument structure, it is helpful
to grasp the essentials of the conversation immediately. We have predicted a link between nodes that consist of some utterances
using models based on supervised learnings in our previous work. However, the models could not consider the feature of anargument structure because they predicted many not-links between nodes for the construction of an argument structure. In thispaper, we propose a method forcusing on the feature of an argument strucure. First, we explain a multi-party conversational
corpus. Next, we propose a method for selecting edges based on the feature of an argument strucure. Finally, we report theresult of an experiment in which we compared the previous method and the proposed method. The result showed that the
proposed method was more accurate than the previous method.
Key words Multi-Party Conversation，Argument Mining，Argument Structure，Structure Prediction

ると考えられる．

1. は じ め に文章を構造化するタスクの一つとして議論マイニングがあ

研究室や会社では，新しい研究のアイデアや経営戦略を打ちる [1]．議論マイニングとは，例えば小論文のような文章を入力出すために，会議が日々行われている．そこで行われた会議内

文とし，主張を表す文とその主張を支持したり反論したりする

容を会議に参加していない人に共有するためには，議事録が不文を自動的に判別するタスクである．議論マイニングを構成す

可欠である．会議に参加していない人が議事録を読み返すことる要素として要素抽出，要素分類，関係抽出，関係分類の 4 つは議論全体の論点を素早く把握することには適しているが，会のサブタスクがある．要素抽出は，文章中の論理要素に関係す議で結論に達するまでの議論の流れを把握することは難しい．

る文や節から成り立つ論理要素を抽出するタスクである．要素

そこで，会議の議事録を木構造 (議論構造) として表すことがで分類は，抽出された論理要素に対して主張や前提のような役割

きれば，発話間の関係を捉えることができ，結論に達するまでのラベルを割り当てるタスクである．さらに，関係抽出は抽出

議論の流れや議論全体の論点を素早く把握することを支援できされた 2 つの論理要素に対して関係の有無を推定するタスクで- 37 -—1—
This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
Copyright ©2021 by IEICE◆以前までの手法
リモコンの色は黒がいいと思う

教
師
あ
り
学
習

A : リモコンの色は黒がいいと思う
B : 汚れが目立たないからね
C : 人気なカラーだよね
D : 確かに！
B : 僕は黒嫌いだけどなぁ

汚れが目立たな
いからね

また，議論構造のエッジの選択手法としてグラフの最短経路

正解
不正解

問題で解く手法が存在する [10], [11]．最短経路問題とは，重み
人気なカラーだよね

確かに！

付きグラフの与えられた 2 つのノード間を結ぶ経路の中で，重みが最小の経路を求める最適化問題である．最短経路問題を複

僕は黒嫌いだ
けどなぁ

数人議論の議論構造に用いるためには，議論中の最初の発言と◆提案手法
A : リモコンの色は黒がいいと思う
B : 汚れが目立たないからね
C : 人気なカラーだよね
D : 確かに！
B : 僕は黒嫌いだけどなぁ

教
師
あ
り
学
習

選
択
手
法

なる親ノードから複数存在する末端ノードまでの全体のパスにリモコンの色は黒がいいと思う汚れが目立たな
いからね

確かに！

適応する必要がある．しかし，複数人議論の特徴である子ノー

人気なカラーだよね

ドに対して親ノードが一つのみ存在する条件を満たさない場合

僕は黒嫌いだけどなぁが存在するため適していない．そのため，本研究では複数人議論の特徴を考慮するために局所的な発話ペアについてエッジの

図 1 本研究の概要図

選択手法を提案する．
ある．最後に，関係分類は関係抽出で得られた論理要素のペア

さらに，議論の可視化に着目した研究も多く存在する [12], [13]．

を対象に，主張に対する支持や反論のような関係を持つ役割のこれらの研究では議論中における話者の感情や議論の論点を長

ラベルを割り当てるタスクである．

所と短所ついて可視化を行っている．しかし，本研究の目的とこれまで複数人議論コーパスを対象に，議論構造の中でも発した結論に達するまでの流れをこれらの可視化から確認するこ

話間の関係の有無の推定を行う関係抽出を教師あり学習モデルとはできない．そこで本研究では，議論構造を構築することにを用いて推定した [2]．しかし，最も良かったモデルの推定結より議論の結論に達するまでの流れを可視化することを目的と果で再現率は 8 割程度であるが精度は 4 割程度しかなく，議論して実験を行う．

構造において関係のない発話ペアを多く抽出している．この問

3. データセット

題点として，子ノードに対して親ノードが一つのみであるという議論構造の特徴が考慮されていないことが挙げられる．そこ

複数人議論の議論構造を推定するためには，発話間の関係なで，本研究では教師あり学習モデルの出力結果に議論構造の特どの議論構造の情報がアノテーションされた複数人議論コーパ徴を考慮した選択手法を追加することで精度向上を目指す．本スが必要となる．そこで，本研究では複数人議論コーパスのひ研究の概要図を図 1 に示す．以前の研究では，図 1 の上部のよとつである AMI corpus を用いる [14]．AMI corpus はあらかじ

うに複数人議論の任意の発話ペアを教師あり学習モデルに入力

め課題が与えられている状態で行われているシナリオ会議を収し関係抽出を行うことを目的としてモデルの構築を行った．図録したコーパスであり，書き起こしデータが公開されている 1 ．

1 のようにその関係抽出モデルのみでは過剰にエッジを張る傾議論の設定として，架空の家電企業に勤める異なる役職の 4 人

向がある．本論文では教師あり学習モデルの出力にエッジの選の従業員が，市場に出回っているユーザーに不親切で魅力の無択手法を利用することで，議論構造の特徴を考慮し正解に近い

い古いデザインのテレビリモコンの代わりとなる新しいテレビ

議論構造を構築する．まず，本研究に利用した複数人議論コー

リモコンを開発するという議論であり，計 4 回行われる．AMI

パスについて説明する．次に，議論構造の特徴に着目した 2 つ

corpus の各発話には話者 ID や時間情報に加えて，談話行為タの選択手法について説明する．そして選択手法と以前までの手グが付与されている．談話行為タグとは，各発話がどのような法との精度比較やそれぞれの手法で構築した議論構造の比較を機能を持つかを示すタグである．何らかの情報を提供してい行う．

る発話に付与される「Inform」や相槌を表す発話に付与される「Backchannel」になど計 15 種類の談話行為タグが付与されて2. 関 連 研 究いる．

近年，議論マイニングの研究が盛んに行われている．議論

また本研究では，議論構造を推定するために，Twente Argument

マイニングは，文章を構造化することに適しており，文書要

Schema (TAS) を用いる [15]．TAS はシナリオ会議の議論で生約 [3], [4] や自動採点 [5]，論文執筆支援 [6], [7]，情報検索 [8] なじる議論構造を明らかにするために作成されたアノテーション

ど数多くの自然言語処理のタスクがある．このタスクの中でも，スキーマである．TAS における議論構造は 2 つの要素から成学生が書いたエッセイに対して議論マイニングに取り組み，要

り立っている．ある話者の発話全体，また発話の一部，複数の素間の関係抽出に取り組んでいるタスクがある [9]．しかし，対発話から成り立っているノードと，そのノード間を結ぶエッ象としている文章が書き言葉であるエッセイでは，文章の形がジから成り立っている．また，ノードがどのような役割である

主張の直後に前提の文があるように決まった形で形式化されてかを表す Unit Label が付与されている．肯定的な主張を表す

おり，自由な発言で形式化されていない複数人議論とは特徴が「Statement」や回答に対して選択肢を与える質問を表す「A/B異なる．さらに，関係抽出のタスク後にエッセイの議論構造のIssue」など計 5 種類の Unit Label が付与されている．さらに，構築に着目していない．本研究では，複数人議論特有の特徴にTAS では一つの会議 (ダイアログ) の中である議題が挙げられて着目したモデルの利用や複数人議論の議論構造に着目したエッから，その議題が結論に達した時やその議題を途中で中断した

ジの選択手法を利用し，議論構造の構築を行う．
（注 1）：http://groups.inf.ed.ac.uk/ami/download/- 38 -—2—

output

り放棄したりするまでをディスカッションと定義されている．
各ディスカッションは一つのダイアログの中に一つまたは複数存在し，各ノードは一つのディスカッションに複数存在する．

SVM

また，各ノードには一つの Unit Label が付与されている．TASを用いた関係抽出の例の詳細は以前の研究の論文中に示している [2]．

𝑉𝑛𝑜𝑑𝑒𝑖

𝑉𝑛𝑜𝑑𝑒𝑗

𝑛𝑜𝑑𝑒𝑖

𝑛𝑜𝑑𝑒𝑗

𝑓𝑒𝑎𝑡𝑢𝑟𝑒4. 提 案 手 法
本節では，発話間の関係の有無を推定した結果に対して精度向上を目的とした提案手法について説明する．4. 1 節では，先図 2 SVM を用いたモデルの概要図

行研究で使用した教師あり学習モデルである SVM と新たに用

outputSoftmax

いた BERT の 2 つのベースモデルについて説明する．4. 2 節では，2 つの教師あり学習モデルが推定した結果を用いて議論構

𝐶造の特徴を考慮した 2 つの手法を提案する．

𝑇1

...

𝑇𝑠𝑒𝑝

𝑇𝑛

4. 1 ベースモデル

𝑇1 ′

...

𝑇𝑛 ′

Layer12...

𝐸𝑚 ′Layer1

...

𝑊𝑙

BERT

本節では，発話間の関係の有無を推定する 2 種類のモデルについて説明する．

𝐸𝑐𝑙𝑠

𝐸1

𝐶𝐿𝑆

𝑊1

...

𝐸𝑛

𝐸𝑠𝑒𝑝

𝐸1 ′

...

𝑊𝑘

𝑆𝐸𝑃

𝑊1

4. 1. 1 SVM
SVM による発話間の関係の有無の推定を行うモデルについ𝑛𝑜𝑑𝑒𝑖て説明する．モデルの概要図を図 2 に示す．モデルの入力として，ディスカッションの内の任意のノードペアである nodei =（𝑛𝑜𝑑𝑒𝑗

図 3 BERT を用いたモデルの概要図

w1, w2, ..., wk ）, node j =（w1, w2, ..., wl ）と以前の研究で提案した8 種類の素性を入力とする．ここでの w はノード内の単語を表

4. 1. 2 BERT

しており，k と l はノードの単語長を表している．まず，ノード

Devlin ら [16] が提案した BERT による発話間の関係の有無のペアについて説明する．ノード内の単語を Google が公開してい推定を行うモデルについて説明する．BERT は大規模なテキスト

る Word2Vec2 を用いて得られた単語ベクトル Vi =（v1, v2, ..., vl ）コーパスを用いて事前学習を行った後，タスクごとに fine-tuning, Vj =（v1, v2, ..., vl ）に変換する．ここでの vn は wn の単語ベクする汎用言語モデルである．含意関係認識や感情分析，質問応

トル，V はノードベクトルを表す．このとき，NLTK によって答などの様々な自然言語処理のタスクにおいて，BERT は高い選択されているストップワードを除く．そして，ノード内の単性能を発揮することが知られている [17], [18]．その BERT モデ

語ベクトルの和 Vnoden を以下の式から算出する．

ルの概要図を図 3 に示す．BERT の入力には 4. 1. 1 節と同様にVnoden =m∑

ディスカッションの内の任意のノードペア nodei, node j と入力

vxの先頭に分類トークン (CLS)，ノードペアの間に二つのノード

x=1

ここでの v x は noden の単語ベクトルを表し，m はノードの単語長を表している．次に提案素性について説明する．以前の研を区別するためのトークン (SEP) を用いる．出力には BERT の

12 層目の CLS トークンを Softmax 関数に入力し，Softmax 関数
から出力された値を利用して発話間の関係の有無を推定する．

究 [2] では提案した複数人議論特有の素性を機械学習モデルに

4. 2 選 択 手 法

利用することで素性が有効であることを確認している．そこで，本研究においても提案素性を SVM に用いる．8 種類の提案素性は以下の通りである．

•

ノードペアの単語数•

ノードペアの共通単語

•

話者情報

•

時間情報

•

ノード間の距離•談話行為タグ•

Unit Label•

ノードペアの極性値用して精度向上を目的とした 2 つのエッジの選択手法について説明する．

4. 2. 1 Bottom-up 手法
4. 1 節で説明した 2 つの教師あり学習モデルの出力結果に対して本手法を用いる．図 4 に本手法の概要図を示す．図 4 の推定結果のように関係抽出モデルから発話間の関係を推定する．
まず，発話間の関係の有無の推定結果から議論構造を構築す
る．次に，議論構造の子ノードに対して親ノードが複数存在す
る場合，ノード間のコストを用いて枝切リを行う．SVM では

最後に二つのノードベクトルと提案素性を連結したものを SVMに入力し，ノード間の関係の有無を推定する．

本節では，4. 1 節で説明した教師あり学習モデルの結果を利

scikit-learn の decision_function を利用してエッジ間のコストを決定する．BERT では Softmax 関数の正解と予測された確率値と以下の計算式を利用して 2 種類のエッジのコストを決定する．

（注 2）：http://code.google.com/archive/p/word2vec/- 39 -

—3—

推定結果

Model

2

2

5

1

3

3

5

1

4

4

6

コスト比較

構造構築

1

1

3

0.8

4

2

3

5

2

関係あり予測

3

4

構造構築

1

1

5

5

3

5

2

4

4

0.8
6

1

コスト比較

0.9
5

関係なし予測

1. ……
2. ……
3. ……
4. ……
5. ……

3
2

SVM

ディスカッション

1

2

6

0.9
4

図 4 Bottom-up 手法の概要図

図 5 Top-down 手法の概要図
表 1 各データのノードペアの分布

W eight = so f tmax · time · distance

ダイアログ

ディスカッション 関係あり

関係なし

ここでの so f tmax は Softmax 関数で正解と予測された確率値，

訓練データ

84

201

4002

41127

time は親ノードの発話終了時刻から子ノードの発話開始時刻ま

開発データ

4

13

235

1822

評価データ

4

12

242

2009

での時間を表し，distance は親ノードから子ノードまでに発話されたノード数を表す．その後，それぞれエッジのコストの値

SVM のパラメータではカーネルに rbf を利用し，コストパラ

で比較を行い，小さい方のエッジのコストを枝切りする．具体的には図 4 のコスト比較のようにエッジ間にコストが設定されメータを 100 と設定した．

小さい方を枝切りする (0.8 vs. 0.9)．最後に，子ノードに対して

BERT の事前学習モデルには BERT-Base を利用し，前処理と親ノードが一つに定まるまで繰り返し，図 4 のような議論構造

して英単語を全て小文字化したものを利用した．また訓練デーを構築する．

タのバッチサイズは 16，開発データと評価データのバッチサ

4. 2. 2 Top-down 手法

イズを 8 とし，エポック数を 3，ロス関数には cross-entropy を

4. 1 節で説明した SVM が発話間の関係を推定する際に本手利用した．さらに最適関数には Adam [19] を利用し，学習率を法を用いる．図 5 に本手法の概要図を示す．まず，図 5 のよう

2e-5 とした．
5. 2 実験データにディスカッション中で最も発話開始時刻の早いノードを議論
構造の親ノードと仮定し，その親ノードと他のノードとの関係

実験データは，AMI corpus のダイアログ 92 対話から作成さの有無を推定する．次に，仮定した親ノードと関係があると推れた 219 個のディスカッションを用いて実験を行った．本実

定されたノードを次の親ノードと仮定し，推定されていない残験では，各ディスカッションでノードは全て抽出されており，りのノードとの関係の有無を推定する．一つの子ノードに対しノードに付与されている Unit Label は分類されていると仮定して複数の親ノードが関係があると推定された場合，図 5 のコス

た．訓練データ，開発データ，評価データに AMI corpus をダイ

ト比較のようにノード間のコストを用いて枝切りを行う (0.8 vs.

アログ単位で 84 対話，4 対話，4 対話に分割した．また，それ0.9)．エッジのコストは scikit-learn の decision_function を利用

ぞれのディスカッションの数は 201 個，13 個，12 個となってして決定し，エッジの比較を行いコストの小さい方のエッジをいる．ディスカッション内の 2 つノードを総当たりでノードペ枝切りする．全てのノードが関係を持つまで SVM の推定を繰アを作成した．訓練データ，開発データ，評価データのダイア

り返し，図 5 のような議論構造を構築する．Top-down 手法は全ログの数，ディスカッションの数，ノードペアの数の分布を表てのノードの組み合わせを考慮する必要があるため Bottom-up

1 に示す．表 1 より，訓練データのノードペアの総数 45129 に手法と比べて計算コストが大きい．同様に，SVM と比較して対し関係ありが 4002 ペア，関係なしが 41127 ペアとデータに

BERT では推定に時間がかかるため本研究において Top-down

偏りがある．そこで，SVM と BERT に訓練する際はデータを手法は SVM にだけ適用する．

関係ありのノードペアの数に合わせて，訓練データの関係なしのノードペアから無作為に 4002 ペア抽出し，関係ありの 4002

5. 実験と分析

ペアと均衡なデータに成形して学習させた．

5. 3 実 験 結 果

本節では，4. 1 節で述べたモデルのパラメータについて説明

エッジの選択手法を用いなかったモデルと用いたモデルで，する．次に，3. 節で述べた複数人議論コーパスを用いた実験
データについて説明する．最後に，2 つのモデルで発話間の関

発話間の関係の有無の推定結果を表 2，表 3 に示す．

係を推定した結果と 4. 2 節で説明したエッジの選択手法を利用

表 2，表 3 よりどちらのモデルにおいても選択手法を用いなした結果を比較する．また，二つのモデルの実験結果に対してかった結果 (SVM のみ，BERT のみ) より用いた結果の方が関考察を行う．

係ありの精度が高くなっている．また，SVM の選択手法の中で5. 1 モデルのパラメータは Bottom-up 手法が有効であることが F 値からわかる．BERT

2 つのモデルで設定したパラメータについて説明する．

ではノード間の時間情報とノード間の距離情報を用いたエッジ- 40 -—4—

表 2 SVM による推定結果
関係あり

Model

P

SV M のみ

R

関係なし

F1

P

R

F1

0.38 0.84 0.53 0.98 0.84 0.90

+ Bottom-up 0.68 0.63 0.66 0.96 0.97 0.96
+ T op-down

0.58 0.47 0.48 0.94 0.94 0.94

表 3 BERT による推定結果
関係あり

Model

P

R

関係なし

F1

P

R

F1

BE RT のみ

0.15 0.65 0.24 0.93 0.54 0.68

+ Bottom-ups o f t ma x

0.40 0.31 0.35 0.92 0.95 0.93

+ Bottom-up w eigh t

0.56 0.32 0.41 0.92 0.97 0.95

図 8 SVM に Bottom-up 手法を用いた推定結果による議論構造図 9 BERT の推定結果による議論構造
図 6 正しい議論構造

図 10 BERT に Bottom-up 手法のコストに weight
図 7 SVM の推定結果による議論構造を用いた推定結果による議論構造のコストを利用した選択手法 (Bottom-upweight ) が有効である

では，精度が低く再現率が高いという特徴がありノード間の関ことを確認できた．

係がないペアを多く推定されている．そのため，子ノードに対

さらに，選択手法で有効であった SVM の Bottom-up 手法として親ノードが一つのみ関係があるという議論構造の特徴とはBERT の Bottom-upweight 手法を利用して議論構造を構築する．

異なる結果になっていることが多い．Bottom-up 手法を用いる

1 つのディスカッションに着目して正しい議論構造と 2 つモデ

ことで議論構造の特徴に基づく構造に近くなることから精度がルに対して選択手法を利用した場合と利用しなかった場合の議向上したと考えらえれる．また，Top-down 手法でも選択手法

論構造を構築した結果を図 6〜図 10 に示す．図 6〜図 10 中のを用いなかった結果と比較して精度が向上している．しかし，実線は正解エッジを示し，点線は不正解エッジを示す．図 7 と関係ありの F 値では選択手法を用いなかった結果より低くなっ図 9 より選択手法を用いていない議論構造では不正解エッジがた．Top-down 手法は Bottom-up 手法と同様に議論構造の特徴

目立つ結果になっているが，図 8 と図 10 より選択手法を用いに基づいてエッジの選択を行っている．しかし，エッジの選択ている議論構造では不正解エッジが少なく，図 6 の正しい議論の過程において Bottom-up 手法とは異なり，親ノードから他の構造に近い形になっていることが確認できる．

ノードに対して逐次的に関係の有無の推定を行うため発話関係

5. 4 考察を保持することはできても議論構造全体の関係は保持できてい表 2 の結果から考察する．表 2 では Bottom-up 手法が最も関係ありの F 値が高い．1. 節で述べたように SVM のみのモデル

ない．そのため，Bottom-up 手法と比較して精度は高いが再現率は低くなっている．

- 41 -—5—

次に，表 3 の結果から考察する．表 3 より，BERT のみのモ
デルでは，関係ありの再現率と関係なしの精度が高く，関係あ[5]

りの精度と関係なしの再現率が低い．言い換えると，図 9 でわ
かるように BERT の出力結果から議論構造を構築した際にエッジの数が多くなり，その中でも関係のない発話ペアが多くなっ[6]ている．一方で，表 3 より二種類の選択手法を用いることで，関係ありの精度と関係なしの再現率を向上できている．特に，Bottom-upweight 手法の精度が向上している．以前の研究 [2] で[7]発話間の関係の有無の推定においてノード間の時間情報とノード間の距離情報が有効な素性であることが確認されている．本
研究においても，ノード間の時間情報と距離情報を利用したコ[8]

スト設定で有効であることがわかった．

6. お わ り に本研究では，複数人議論コーパスを対象に議論構造の構築を[9]行った．複数人議論コーパスには AMI corpus を利用した．次に，以前の研究での問題点である精度が低いことを解決するた
めにエッジの選択手法の提案を行い，発話間の関係の有無の推定を行うモデルに対して，エッジの選択手法の利用したモデル

[10]
[11]

と利用しないモデルで比較実験を行った．その結果，提案手法の精度が高くなることを確認できた．また，議論構造を構築した際にも選択手法を利用したモデルのエッジの総数が少なくな[12]

り，不正解エッジが少なくなっていることで正しい議論構造に近い形になっていることが確認できた．
今後の課題としては，先行研究で提案したモデルの改良が挙[13]げられる．Bottom-up 手法を用いるとしてもエッジの候補がどちらも正しくなければ，選択手法で改善することはできない．
そのため，正しい議論構造を構築することも不可能である．一方で正しいエッジを多く推定できれば選択手法によって正しい
議論構造に近づけることができる．これら理由から発話間の関[14]

係の有無の推定において再現率がより高くなるようなモデルの構築が今後の課題として挙げられる．また，構築した議論構造
から多くの情報を取得できるようにするため，ノードの Unit

[15]

Label を推定する要素抽出や，エッジのラベルを推定する関係
分類に取り組むことが挙げられる．要素抽出や関係分類に取り組むことによって，議論構造を確認すれば発話がどのような意[16]

図で話されているかだったり，ある主張に対してどのような発[17]

言意図があるかの理解支援に役立つと考えられる．
謝辞
本研究は科研費 20K12110 の助成を受けたものです．
文

献

[18]

[1] C. Stab and I. Gurevych, “Parsing argumentation structures in persuasive essays,” Computational Linguistics, vol.43, no.3, pp.619–659,
2017.
[2] T. Himeno and K. Shimada, “Relation identification using dialogicalfeatures in multi-party conversation,” In Proceedings of the 8th International Symposium on Applied Engineering and Sciences, pp.1–11,
2020.
[3] E. Barker and R. Gaizauskas, “Summarizing multi-party argumentative conversations in reader comment on news,” Proceedings of theThird Workshop on Argument Mining (ArgMining2016), pp.12–20,
2016.
[4] A. Peldszus, “Towards segment-based recognition of argumentation[19]- 42 -

structure in short texts,” Proceedings of the First Workshop on Argumentation Mining, pp.88–97, 2014.
D. Ghosh, A. Khanam, Y. Han, and S. Muresan, “Coarse-grainedargumentation features for scoring persuasive essays,” Proceedingsof the 54th Annual Meeting of the Association for Computational
Linguistics (Volume 2: Short Papers), pp.549–554, 2016.
C. Stab and I. Gurevych, “Training argumentation skills with argumentative writing support,” Proc. SEMDIAL 2017 (SaarDial) Workshop on the Semantics and Pragmatics of Dialogue, pp.166–167,
2017.
H. Nguyen and D. Litman, “Context-aware argumentative relation
mining,” Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association
for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pp.1127–
1137, 2016.
C. Stab, T. Miller, B. Schiller, P. Rai, and I. Gurevych, “Cross-topic
argument mining from heterogeneous sources,” Proceedings of the2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp.3664–3674, Association for Computational Linguistics,
Brussels, Belgium, Oct.Nov. 2018.
C. Stab and I. Gurevych, “Identifying argumentative discourse structures in persuasive essays,” Proceedings of the 2014 Conferenceon Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP),
pp.46–56, 2014.
E.W. Dijkstra, et al., “A note on two problems in connexion withgraphs,” Numerische mathematik, vol.1, no.1, pp.269–271, 1959.
H.N. Gabow and R.E. Tarjan, “A linear-time algorithm for a special
case of disjoint set union,” Journal of computer and system sciences,
vol.30, no.2, pp.209–221, 1985.
J. Chamberlain, U. Kruschwitz, and O. Hoeber, “Scalable visualisation of sentiment and stance,” Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC2018), pp.4181–4185, 2018.
L. Lugini, C. Olshefski, R. Singh, D. Litman, and A. Godley, “Discussion tracker: Supporting teacher learning about students’ collaborative argumentation in high school classrooms,” Proceedings of the
28th International Conference on Computational Linguistics: System Demonstrations, pp.53–58, International Committee on Computational Linguistics (ICCL), Barcelona, Spain (Online), Dec. 2020.
https://www.aclweb.org/anthology/2020.coling-demos.10
J. Carletta, S. Ashby, S. Bourban, M. Flynn, M. Guillemot, T. Hain,
J. Kadlec, V. Karaiskos, W. Kraaij, M. Kronenthal, et al., “The ami
meeting corpus: A pre-announcement,” International workshop on
machine learning for multimodal interactionSpringer, pp.28–39 2005.
R. Rienks, D. Heylen, and E. van derWeijden, “Argument diagramming of meeting conversations,” Multimodal Multiparty Meeting Processing, Workshop at the 7th International Conference on MultimodalInterfaces, pp.85–92, 2005.
J. Devlin, M.-W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, “Bert: Pretraining of deep bidirectional transformers for language understanding,” arXiv preprint arXiv:1810.04805, pp.1–16, 2018.
P. Ke, H. Ji, S. Liu, X. Zhu, and M. Huang, “SentiLARE: Sentimentaware language representation learning with linguistic knowledge,”
Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), pp.6975–6988, Association for
Computational Linguistics, Online, Nov. 2020.
D. Liu, Y. Gong, J. Fu, Y. Yan, J. Chen, D. Jiang, J. Lv, and N.
Duan, “RikiNet: Reading Wikipedia pages for natural question answering,” Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association
for Computational Linguistics, pp.6762–6771, Online, July 2020.
D.P. Kingma and J. Ba, “Adam: A method for stochastic optimization,” The International Conference on Learning Representations(ICLR), pp.1–15, 2015.

—6—