NIE支援に向けた新聞社説における事実・意見判別手法の検討

近年，新聞を活用した教育（NIE）が多くの教育機関で実施され，その有用性が報告されている．一方で，教員が適切な教材記事を選定する負担が大きいという課題がある．そこで本研究では，NIEにおいて頻繁に行われる「読み比べ」に着目し，教育に適した記事ペアを推薦するシステムの構築を目指す．本稿では，システム構築の基盤として，特に意見と事実の判別が困難な「社説」を対象とした事実・意見分類モデルについて検討する．言語学的知見に基づくルールベースモデルと，大規模言語モデルを用いた機械学習モデルを構築し，社説記事の事実・意見分類性能を比較検証した．その結果，機械学習モデルのF1値は事実文で0.9243，意見文で0.8291を示し，文脈を考慮した学習の有効性が確認された．