テキストの攻撃性の強さを推定するモデルの学習用データセットを構築する手法を提案する．多くの人から非難を浴びている炎上ツイートに着目し，それに対する反応を攻撃的テキストとして収集する．さらに，収集されたテキストから攻撃的でないものを自動的に除外することでデータセットの品質を高める．提案手法は攻撃的キーワードを手がかりとしないため，多様な表現を含む攻撃的テキストを収集できる．実験の結果，提案手法によって構築されたデータセットから学習された攻撃性判定モデルがベースラインを上回ることを確認した．

昨今，ソーシャルメディアは世代を問わず多くの人が利用している．しかし，悪意のある攻撃的な表現が人を不快にさせることが社会的な問題になっている．そのため，ソーシャルメディアにおける攻撃的投稿を自動検出する技術の需要が高まっている．テキストが攻撃的か否を分類するモデルを教師あり学習するためには，攻撃的なテキストとそうでないテキストを収集し，正解ラベルを付与したデータセットが必要である．従来研究の多くは，予め攻撃的な単語のリストや表現を用意し，それを含むテキストを攻撃的テキストとして収集する．しかし，攻撃的なテキストの中には攻撃的な表現を明示的に使わず暗に他者を攻撃するものも含まれる．攻撃的な単語を手がかりに収集されたデータセットから学習されたモデルは，そのような暗黙的な攻撃的テキストを正しく分類できない可能性がある．また，多くのテキストに対して人手で攻撃的か否かのラベルを付与する作業のコストが大きいという問題もある．本研究は，攻撃的な単語を必ずしも含まない多様な表現の攻撃的テキストを分類するために，攻撃的か否のラベルを付与したデータセットを自動的に構築する手法を提案する．非道徳的な発言により多くの他者から非難されている炎上ツイートに着目し，これに対するリプライに対して「攻撃的」のラベルを付与し，攻撃的テキストとして収集する．さらに，自動付与されたラベルを修正する手法も提案する．