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J-GLOBAL ID：201702264537423674   整理番号：17A0690446

ニューラル言語モデルを用いた法令文の並列構造解析とその評価

著者 (11件)： 山腰貴大 (名古屋大 大学院情報科学研究科) ,  大野誠寛 (名古屋大 大学院情報科学研究科) ,  大野誠寛 (名古屋大 大学院情報学研究科) ,  大野誠寛 (名古屋大 情報基盤セ) ,  小川泰弘 (名古屋大 大学院情報科学研究科) ,  小川泰弘 (名古屋大 大学院情報学研究科) ,  小川泰弘 (名古屋大 情報基盤セ) ,  中村誠 (名古屋大 大学院法学研究科) ,  外山勝彦 (名古屋大 大学院情報科学研究科) ,  外山勝彦 (名古屋大 大学院情報学研究科) ,  外山勝彦 (名古屋大 情報基盤セ)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2017  号： SLP-116  ページ： Vol.2017-SLP-116,No.19,1-10 (WEB ONLY)  発行年： 2017年05月08日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 法令文は,一般の人々にとって読みにくいものであるとされている。その原因の一つは,階層的な並列構造が多用されることであると考えられる。複雑な階層を持つ並列構造は,人間による可読性を低下させるだけでなく,機械による法令文書処理の性能を低下させる要因にもなる。そのため,法令文書処理において,高性能な並列構造解析技術の確立が望まれる。法令文に対する並列構造解析手法はすでに提案されているが,十分な解析性能を達成しているとは言い難い。その原因の一つに,並列構造の同定の手がかりとして,単語アライメントに基づく句の類似度を用いていることが挙げられる。そこで本稿は,ニューラル言語モデル(NLM)を用いた法令文の新しい並列構造解析手法を提案する。提案手法は,文脈を考慮した並列句間の類似性や,並列句を互いに入れ替えたときの文の流暢性をNLMによって求め,それらに基づいて並列構造を決定的に同定する。評価実験の結果,提案手法のF値は64%となり,従来手法と比べて解析性能が25%程向上した。(著者抄録)

シソーラス用語： *法規 ,  *言語モデル ,  *ニューラルネットワーク ,  類似性 ,  コーパス ,  構造解析 ,  依存性 ,  文脈 ,  実験
準シソーラス用語： 再帰型ニューラルネットワーク ,  評価実験 ,  文脈依存性 ,  並列構造解析 ,  法令

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (11件)：

• 山田大介,島津明:法令文の言語的特徴を利用した可読性向上のための表示,言語処理学会第12回年次大会発表論文集,pp.196-199(2006).
• 萩原正人,小川泰弘,外山勝彦:グラフカーネルを用いた非分かち書き文からの漸次的語彙知識獲得,人工知能学会論文誌,Vol.26,No.3,pp.440-450(2011).
• 河原大輔,黒橋禎夫:大規模語彙的知識に基づく構文・並列・格構造解析の統合的確率モデル,言語処理学会第13回年次大会発表論文集,pp.506-509(2007).
• 黒橋禎夫,長尾眞:長い日本語文における並列構造の推定,情報処理学会論文誌,Vol.33,No.8,pp.1022-1031(1992).
• 松山宏樹,白井清昭,島津明:法令文書を対象にした並列構造解析,言語処理学会第18回年次大会発表論文集, pp.975-978(2012).

タイトルに関連する用語 (5件)： 言語モデル ,  法令 ,  文 ,  解析 ,  評価