スタンス分類は、特定のトピックに関して述べられた意見が賛成なのか反対なのかを分類することを目的としている。本研究では、複数の地方議会議事録から自動でスタンス分類データセットを構築する手法を提案する。愛知県の種々の規模の議会を対象に本手法を適用し、6,254サンプルのデータセットを構築することができた。構築したデータセットを人手で評価したところ、抽出漏れは約10%あったものの賛否ラベルの付け誤りは0%であった。また、構築したデータセットを基にベースライン分類器を作成し、分類性能の評価を行った。

スタンス分類は、特定のトピックに関して述べられた意見が賛成なのか反対なのかを分類することを目的としている。例えば、「マスク着用」というトピックに対する意見「周囲の人を守るためにマスクを着用します。」は、賛成のスタンスを表明していることになる。スタンス分類が自動で行われることで、ソーシャルメディアに流れる大量のテキストを分析し、世論の把握やファクトチェックに活用することができる。2019年後半から2020年にかけて開催されたNTCIR15QALab-PoliInfo2では、東京都議会を対象としたStanceClassification(SC)タスク[1]が実施された。これは、会議議事録全体を参照し各会派の議案に対するスタンス(賛成/反対)を推定するタスクであった。議会議事録中には、討論の冒頭に議案に対する賛否を明示的に表明する発言があり、この部分から賛否表現を抽出するだけで90%以上の精度を達成することができた。一方、純粋に発言の内容からスタンスを分類するという本来のスタンス分類に対する性能は明らかになっていない。本研究では、明示的な賛否表現に頼ることなく発言のスタンス(賛否)を推定する問題に取り組むために、地方議会議事録から自動的にスタンス分類データセットを構築する手法を開発し、データ構築を行った。PoliInfo-2の対象であった東京都以外の、県議会、市議会、町議会を含む様々な規模の地方議会を対象としている点が特徴である。また、英語を対象としたStanceClassificationデータセットはSNSなどの短い発言を対象としたものが多いが、議会議事録を対象とした本データセットは、平均578単語と比較的長い発言を対象とすることも特徴である。図1に実際の議事録の発言を示す。愛知県の種々の規模の議会を対象に本手法を適用.したところ、6,256サンプルの賛否ラベル付きデータを自動構築することができた。構築したデータの品質を評価するため、人手で構築したデータとの比較を行った。人手データと比べて抽出漏れが約10%あったものの、余計な発言が抽出されることはなく、また自動ラベル付した結果に誤りは無く、高精度なデータを自動構築できることを確認した。また、構築したデータセットを基にベースライン賛否分類器を作成し、分類性能の評価を行った。