2019年に発生した新型コロナウイルス感染症は，現在もなお全世界に社会的，経済的な影響を及ぼしている．
コロナ禍での興味関心の推移を捉えるため，本研究では，ニュース記事のカテゴリに合わせたツイートの自動分類を提案する．
ニュース記事とツイートの文章には形式や内容に大きな違いがありそれぞれで特徴語句に差があるため，ニュース記事のみで学習を行うとツイートを特徴ベクトルに変換する際に多くがスパースデータになってしまう．そこで本研究ではツイートを適切に学習データに加える手法を提案する．