文献

J-GLOBAL ID：202002233260706008   整理番号：20A0701148

ランダムフォレストを用いた法令用語の校正

Japanese Legal Term Correction using Random Forest

著者 (7件)： 山腰貴大 (名古屋大学大学院情報学研究科) ,  小川泰弘 (名古屋大学大学院情報学研究科) ,  小川泰弘 (名古屋大学情報基盤センター) ,  駒水孝裕 (名古屋大学大学院情報学研究科) ,  駒水孝裕 (名古屋大学情報基盤センター) ,  外山勝彦 (名古屋大学大学院情報学研究科) ,  外山勝彦 (名古屋大学情報基盤センター)
資料名： 人工知能学会論文誌(Web)  (TJSAI (Web))
巻： 35  号： 1  ページ： H-J53_1-14(J-STAGE)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U0128A  ISSN： 1346-8030  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 著者らは,日本の法令用語の不適切な使用を見い出し,日本の法令文からのそれらの補正を見つけるために,法案立案者を支援する方法を提案した。特に,著者らは,その利用が長年にわたって確立された法案立案規則に厳密に定義されている類似の一群の法令用語に焦点を合わせた。本論文では,まず,法令用語補正課題の入力と出力を定義した。それを複数の選択肢を持つ文章完成テストの特別なケースと見なした。次に,日本語法令文に対する法令用語補正法について述べた。この方法はランダムフォレスト分類器を用いて適切な法令用語を予測する。著者らの方法における分類装置は,入力特徴として目標法令用語の隣接語を使用し,各法令用語集合に使用する隣接語の数等の,様々なパラメータを最適化する。著者らは,3,983個の既存の法律と,全部で約47Mの単語から成る政令からの,実際の法令文を用いて実験を行った。法令用語集合に関しては,法令の立案マニュアルから27集合を選択した。実験結果は,著者らの方法はニューラル言語モデルを用いた既存の現代単語予測法を凌駕し,各ランダムフォレスト分類器は対応する法令用語集合の特性を利用すること,を示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *ディシジョンツリー ,  *学習機械 ,  *法規 ,  *用語 ,  校正 ,  同義語 ,  類似性 ,  心理テスト ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  文章完成テスト ,  *法令 ,  類似語

著者キーワード (6件)： 日本の法律用語 ,  法的用語補正 ,  ランダムフォレスト ,  日本の法律用語 ,  法的用語補正 ,  ランダムフォレスト

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L)

引用文献 (20件)：

• [Bengio 03] Y. Bengio, R. Ducharme, P. Vincent, and C. Jauvin: A neural probabilistic language model, Journal of Machine Learning Research, Vol. 3, pp. 1137-1155 (2003)
• [Breiman 01] L. Breiman: Random forests, Machine Learning, Vol. 45, pp. 5-32 (2001)
• [Devlin 19] J. Devlin, M.-W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova: BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding, in Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, pp. 4171-4186 (2019)
• [Elman 03] J. L. Elman: Finding structure in time, Cognitive Science, Vol. 14, No. 2, pp. 179-211 (2003)
• [Freund 97] Y. Freund and R. E. Schapire: A decision-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting, Journal of Computer and System Sciences, Vol. 55, No. 1, pp. 119-139 (1997)

タイトルに関連する用語 (4件)： ランダムフォレスト ,  法令 ,  用語 ,  校正