話題間の因果関係に着目したニュース記事理解支援システム(杉原 昂紀）
みなさんは普段ニュースに触れていますか？ニュースを研究分野としている私は，勿論YES・・・と答えたいところですが，
実際はNOです．
では，私みたいな人は，なぜニュースを見ないのでしょうか？大きく分けて，2種類の壁が存在しているからだと思います．
ニュースは面白くない！
ニュースはわからない！
１つづつ考えていきましょう．ニュースはなぜ面白くないのでしょうか．原因の１つとして，ニュースを知ることが自分の生活にさほど影響を与えないことがあると思います．
私が見ていて面白いと感じるものの１つにはゲームの実況や解説があります．これが面白い理由は，そのゲームに精通していて，見ていると新しい発見（ゲームのテクニックとか知識）があり，それらが自分のゲーム中にも活用できるからだと思います．知らないゲームの実況は，知っているゲームの実況よりは面白くはないと思います．
ニュースの場合も同じです．ニュースに関する知識がある場合はとても面白いのかもしれませんが，知らない人たちが知らないことに対して議論したり，知らない人の問題に追求している状況は至極どうでもいいのです．
ならば，ニュースを面白いと感じるにはどのようにすればいいでしょうか．答えの１つとして，自分ごとにさせることが挙げられます．ニュースは自分の生活に関係があると自覚させることで，多少なり面白いと感じれるのではないでしょうか．
さて次に，ニュースはなぜわからないのか，考えていきましょう．あまりニュースを見ない人は知識がないから，いざ自分に必要なことがニュースになった時，なぜそれが起こったかわからないから，ニュースがわかりにくいのではないか，と考えられます．
そこで，ニュースの前後関係が分かればいいのではないか，というものが私の研究です．
下記の齋藤さんのやっていたことに加え，
文章にある因果関係を取得し，話題の変遷を作成する
ことを行いました．
ざっくり言うと，長期間報道されたニュース（コロナとか）の流れをパパッと理解できるようなシステムを作ろうとしています！
（卒業生 齋藤藍）
皆さんは普段ニュースをチェックしますか？
あまり頻繁に見ないという方，ニュースへの壁をなんとなく感じている方など，様々おられると思います．
その理由として，「ニュースに出てくるこの人って誰やねん？」とか，「このニュースって何がきっかけでこんな大きく取り上げられてんの？」など，一連のニュースを最初から見ていないとわからないコト・人が多いと言うことが挙げられます！
私は，一連のニュースについての話題分岐を時系列に沿ってフローチャートのように表示することで，よりニュースを理解しやすくなると考えています．
こんな感じ↓
https://scrapbox.io/files/614deba6641b32001de54eb7.png
↑を実現するためにこんなことをしています！
・データである新聞記事一年分のデータから使う記事だけ取り出す．
・自然言語処理分野の，さらにトピックモデルという”文章中の話題”を扱うことに優れた技術を使って，一連のニュース記事から話題を抽出する．
・時系列に整理する．