研究・政治課題の抽出

概要

情報抽出(テキストマイニング)では，Web公開されている全国の市町村議会会議録から，政治課題や要望を抽出しています。
 

研究業績

  • 木村泰知, 関根聡, 主辞に基づく政治問題抽出手法, 人工知能学会論文誌, Vol.28, No.4, pp.370-378, (2013).
  • Fumitoshi Ashihara, Yasutomo Kimura and Kenji Araki, Clause Classification-based Retrieval of Demand from Local Assemblies Minutes, Sep2-9, Pacling2013,pp.xx-xx, (2013).
  • 葦原史敏, 木村泰知, 荒木健治, 節の分類情報を用いた地方議会会議録における要求・要望表現抽出, NLC研究会, 第２回 テキストマイニング・シンポジウム, pp. 1-6, (2012).
  • 木村泰知, 関根聡, 主辞に着目した政治問題の定義と注釈付け, 言語処理学会第18回年次大会論文集, F1-6 (2012) .

主辞に基づく政治問題抽出手法

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節の分類情報を用いた地方議会会議録における要求・要望表現抽出

異なる自治体の取組を参考にする発言抽出

  • 地方議会会議録を利用した自治体間引用関係抽出における被引用数・引用数の分析
  • 葦原史敏, 木村泰知，荒木健治
  • ARG 第５回Webインテリジェンスとインタラクション研究会, 2014年11月
  • 原稿(PDF)
  • http://www.sigwi2.org/cfano5