Development of Indicators to Visualize Gaps of Stances Relevant for Political Issues between Citizen and Local Governments

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本研究では、政策課題に対する市民と自治体の意識を調査する文書ジャンルとして、ソーシャルメディアと市議会の議事録を対象とし、市民や市議会議員の意見を賛成・反対などの立場で分類し、有用性や地域依存性、政策課題に対する適合性などの属性を判別して組み合わせて抽出した意見を都市別に比較する。提案手法では、政策課題に対するアテンション（注意機構）や、適合性を考慮したマルチタスク学習により、市民意見・市議会議員意見の抽出精度が向上することを明らかにした。さらに、カジノなどの統合リゾート（IR）誘致に関する市議会議員と市民意見を大阪市と横浜市とで比較した結果、大阪市の方が横浜市よりも賛成意見が多いことを明らかにし、最終的に実際に大阪市に誘致されることになった結果と矛盾がないことを明らかにした。これらの成果は、国際会議ICADL 2022 に full paper として採録され、Best paper award/best student paper award の runner-up に選定されると同時に、Springer社から LNCS (Lecture Notes in Computer Science) シリーズの書籍中の一章として発行された。また、2層構造に基づきアノテーションを行い、マルチタスク学習を利用してネットスラングを抽出する手法について国際会議 IALP 2022 で発表し、スマートシティの国際規格の標準化に関する動向については画像電子学会 年次大会にて報告した。そのほか、アスペクトを考慮した意見分析に基づきスキー場などの施設を外国人観光客向けに比較する手法に関する研究、大規模言語モデルであるT5を利用した解説文生成の手法に関する研究（複数の学会で受賞）などの研究を遂行した。