本研究では，テキスト生成により議論マイニングを行う手法を提案する．この手法では，議論構造を表すアノテーション付きテキストを生成し，生成したテキストから議論構造を抽出することで議論マイニングを行う．エンコーダ・デコーダモデルを採用し，議論マイニングのモデル構造をシンプルにすることで，従来手法の課題であったハイパーパラメータの調整や複雑な後処理を大幅に簡易化することができる．実験の結果，ベンチマークデータセットに対して，世界最高性能を達成したことを報告する．

議論マイニングとは，文書内に存在する議論構造を明らかにするタスクである．学生のエッセイ[1,2]や医療分野[3]など，多岐にわたる領域で研究が進められており，文書要約[4]やエッセイの自動採点[5]への応用が期待されている。フによって表現される．この構造を得るためには，(1)テキストから議論に関連するテキストスパンを特定し，(2)それらの種類を判別し，(3)抽出したスパン同士の関係性を明らかにする，という3つのサブタスクが必要である．従来のアプローチでは,これらのサブタスクごとに異なるモデルを学習し,逐次的に処理を行うことが一般的であったが，近年ではニューラルネットワークを活用したEnd-to-Endのアプローチが多く見られるようになっている[6,7]．一方で，End-to-Endモデルでは，複数のサブタスクを1つのモデルに統合するため，モデル構造が複雑となる傾向がある．これにより，ハイパーパラメータの調整が難しくなり，複雑な後処理が必要となるという課題が存在する．これらの課題に対処するため，本研究では，Trans-lationbetweenAugmentedNaturalLanguages(TANL)[8]を議論マイニングに適用することを提案する．TANLは，関係抽出や固有表現抽出などの様々な情報抽出タスクを文生成を通じて行う手法であり，入力文にアノテーションを付与した文を生成し，生成文から後処理によって目的の関係や情報を抽出する．TANLは，文を入力とするタスクで高い性能を示しているが，文書全体を入力とし，より広範な関係性の抽出が求められる議論マイニングのようなタスクにおいても同様の効果が得られるかは，まだ明らかではない．提案手法の有効性を検証するため,議論マイニングのベンチマークデータセットであるArgument-annotatedEssaysCorpus(AAEC)[2]，AbstRCT[3]，Cor-nelleRulemakingCorpus(CDCP)[9]を用いた実験を行った．複数のパラメータサイズのT5[10]，FLANT5[11]で実験を行い，FLANT5-XXLを用いることで，これら全てのデータセットに対して世界最高性能を達成したことを報告する．さらに，生成モデルを使用する際の推論時間の削減にも取り組んだ．議論構造に関係のないテキストスパンの出力を省略することで，AbstRCTにおいて性能を損なうことなく推論時間を約30％削減できることを確認した．