近年，ソーシャルニュースサイトや討論ポータルの発展に伴い，様々な話題がオンライン上で議論されるようになった．これら議論は世の中の貴重な意見を含んでいるが，分析には関連する複数の投稿・発言の内容を理解する必要がある．これまでも対話行為の分析\cite{Stolcke2000,Bunt2010}を発展させ，議論を談話行為に基づいて分析するアプローチが提案されてきた．議論における談話行為の自動的な分類は，情報アクセスや要約の改善に寄与できると考えられている．このため，電子メール\cite{Cohen2004,Carvalho2005,Carvalho2006,Hu2009,Omuya2013}，ニュースグループ\cite{Wang2007}，技術電子掲示板\cite{Kim2010b,Wang2011,Bhatia2012,Liu2017}，ソーシャルニュース\cite{Zhang2017}等の談話行為・対話行為が既存の研究で対象とされてきた．議論において談話行為・対話行為を分類する際には，議論のパターンを取り入れることの重要性がたびたび指摘されてきた．投稿間の関係・リンク\cite{Carvalho2005,Hu2009}，投稿の位置・深さ\cite{Wang2007,Kim2010a,Kim2010b,Wang2011,Bhatia2012,Zhang2017,Liu2017}等のパターン情報は，確率的なグラフィカルモデル，構造学習モデル，系列学習モデル等と組み合わせて利用されてきた．これらアプローチは談話行為の分類において有効性を示したが，分類モデルにパターン情報を取り入れるためにタスク依存のパターン素性を設計する必要があった．本稿では議論のパターンをニューラルネットワークを用いて取り入れるモデルを提案する．近年，ニューラルネットワークを用いて木構造\cite{Socher2011,Socher2014,Tai2015}やグラフ構造\cite{Defferrard2016,Kipf2017}を学習する有効性が示されている．提案モデルではパターン素性を設計せずに，木構造学習層とグラフ構造学習層を用いて議論のパターンを学習する．既存の研究では様々な対象の談話行為・対話行為が分類されてきたが，本稿ではReddit\footnote{https://www.reddit.com/}の談話行為の分類に提案モデルを適用する．Redditは大規模なソーシャルニュースサイトであり，数多くのトピックについて日々議論が行われている．議論はスレッド単位で行われ，トピックを提供する最初の投稿および投稿に対する返信の連鎖で構成される．提案モデルの評価では\citeA{Zhang2017}の$9$種類の談話行為を対象にする．$9$種類の談話行為は{\itAnswer}，{\itElaboration}，{\itQuestion}，{\itAppreciation}，{\itAgreement}，{\itDisagreement}，{\itHumor}，{\itAnnouncement}，{\itNegativeReaction}であり，図\ref{fig:example}にこれら談話行為の例を示す．本稿では次の二つの理由でRedditを対象とした．第一に，Reddit上での議論は投稿をノード，返信関係をエッジとした木構造およびグラフ構造として表すことができる．第二に，公開されているRedditの談話行為が付与されたコーパスは大規模であり，ニューラルネットワークを用いて木構造やグラフ構造を学習するのに適している．本稿の貢献には以下の三点が挙げられる：\begin{enumerate}\item投稿間の構造に対応した，木構造学習層とグラフ構造学習層を含むモデルを提案する．\item談話行為の分類性能において，提案モデルが従来のパターン素性と系列学習を組み合わせたモデルを上回ることを示す．\item提案モデルの中間層を注意機構を通じて分析し，談話行為の分類に有効な構造を確認する．\end{enumerate}本稿の以降の章では次の内容を述べる．\ref{sec:related}章で提案モデルの関連研究を紹介し，モデルの詳細を\ref{sec:model}章で述べる．\ref{sec:exp}章で提案モデルを用いた評価実験を報告し，結果を\ref{sec:discuss}章で考察する．最後に\ref{sec:conc}章では本稿をまとめ，さらに今後の展望を述べる．\begin{figure}[t]\begin{center}\includegraphics{26-1ia3f1.eps}\end{center}\hangcaption{Redditを対象とした談話行為の例．各丸はスレッド中の投稿，赤色は最初の投稿，青色は返信の投稿，矢印は返信を表している．最初の質問({\itQuestion})が答え({\itAnswer})とユーモア({\itHumor})の返信を受けており，答えの一つはさらに謝辞({\itAppreciation})と追加情報({\itElaboration})の返信を受けている．}\label{fig:example}\end{figure}