民主主義的な意思決定において，市民参加型の討議や熟議が重要視されている。
しかし，どのような議論が望ましい意思決定に繋がるのかは明らかでなく，例えばDQI（Discourse Quality Index；討議の質指標）といった指標による評価がSteenbergenらによって提案されている．
本研究では，大沼らが拡張したDQIタグを付与した議論コーパスを用いて，BERTの分類モデルを学習することにより，自動で議論の良さを判断するための指標ができないかを試行した．
具体的には，議論中の発言を自動分類する実験を行い，その分類精度について分析した．
さらに，分類の根拠を可視化する分析と，情報利得による特徴語抽出を行った．