情報処理学会 第78回全国大会講演要旨

会議の議事録を見直すことは今後の活動を円滑に進めるための有効な手段である．活動を進める上で特に注目すべきなのは今後の課題となるような発言（以下，課題発言）であるが，その存在は議事録においてその他の多くの発言の中に埋もれてしまうことがある．そこで本研究では，この課題発言を機械学習によって自動抽出し，長期に渡る運用に耐え得る抽出精度を維持していく手法を提案する．具体的には，課題発言の判別モデルを最大エントロピー法によって作成しそれを初期モデルとした後，新たに得られる議事録に対して能動学習を行い抽出精度の向上を図る．能動学習では機械学習に用いる教師信号付与のコストを削減することができるのも利点の一つである．本研究では判別精度向上，コスト削減の両面で貢献する手法を提案し，計算機実験を行うことでその有効性を実証する．