方言コーパスを用いた感情分析モデルの構築と炎上・ネットいじめ検知手法の提案

日本では，2004年頃からSocialNetworkingSer-vice(SNS)の利用が増加した．2021年時点で，74.2%の人々がSNSを利用している[1]．SNS上での会話は，通常話し言葉で行われるため，ユーザーの居住地や出身地の方言が多く含まれていると推察される．廣田ら[2]は「ブログ等のCGMの普及によりWeb上で方言が使用される機会が増えている．また，それに伴い，方言に対しても頑健な言語処理技術の必要性が高まっている」と述べた．また、SNSの利用が一般的になるにつれ，SNS上での炎上やネットいじめも社会問題化している．日本では携帯電話等を使用したいじめの件数が1年間で21,900件に上り，引き続き増加傾向にある[3]．本研究は，方言を含む文章は書き手の感情を強く反映している，と仮定し，方言データを用いた場合に，より精度の高い感情分析が可能であることを示す．まず，自然言語処理モデルのBERTを方言データで追加事前学習する．次に，感情分析のためのファインチューニングを実施し，感情分析モデルを評価する．また，構築された感情分析モデルを用いて炎上やネットいじめの発生検知の手法を検証する．この，方言で追加事前学習された感情分析モデルを用いることが，SNS上の炎上やネットいじめ発生検知においても有効であることを示す．また，汎用性の観点から，特定のサービスに依存した特徴などは排除し，かつ投稿テキストのみを用いた分析手法の有効性を検証する．