記事の意味的構造に着目したこたつ記事の類型化

近年，記者による取材を伴わずに他媒体の記事などをもとに作成される「こたつ記事」がオンライン上で増加しており，内容の品質および信頼性の観点から社会的問題になっている．本研究では記事の意味的構造に着目してこたつ記事の類型化を行い，機械学習による検出可能性について検討した．まず，新聞記事とこたつ記事を対象に，記事各文の意味的構造をラベル付けし，その出現順序や構成割合を特徴量としてこたつ記事の類型導出を試みた．その後，SVMを用いて意味的構造を学習した判別モデルを作成した．その結果，この意味的構造がこたつ記事の判別に寄与する可能性が示唆された．