今後の課題

法令文の解析と読解支援のための構造的書き換えに関して，今後の課題をいくつか以下

に挙げる．

並列構造の解析 埋め込み文では，要件化する際に埋め込み文が並列であると項が欠落し てしまう問題が残っている．埋め込み文を処理する前に，構成要素間の並列関係を調べる ことで対応できるのではないかと考える．

法令文における読点を，並列を示す読点と，それ以外の主題などを示す読点の 2 つに分 けて考えると，本手法では述語の場合は並列の読点でもタイプ P の要素として区切って いるが，並列である場合，その要素は本当は後の要素の一部とみなすことができる．並 列構造の存在は「又は」や「かつ」といった並列表現で分かるため，並列表現を含む要素

（E

）から，その前の E

がどのタイプの要素の一部か分かる．そうすると，たとえば 以下のようなことが分かる．

• 「E

， E

」ならば，E

はタイプ P の要素の一部である可能性がある．

• 「E

， E

」か「E

， E

」ならば，E

はそれぞれタイプ T，A の要素の一部であ り，並列の埋め込み文である可能性がある．

•「E

， E

， E

」ならば， E

もタイプ T，A の要素の一部であり，並列の埋め込 み文である可能性がある．

また，E

の前の要素の分割パターンも重要である．分割パターンが「VP とき」などの 要件表現ならば，並列要素も要件表現をもつ E

だと考える．連用形ならば，並列要素 がどのタイプでどこまで並列かは明らかでない．法令文の並列構造解析は，永井らなど

[15, 17] によって研究されている．法令文の並列構造は，入れ子になっていたりと解析は

容易ではないが，並列表現である「又は」や「かつ」には明確な使用法があるため，本手 法で分割した構成要素間の並列関係をボトムアップに認識し，その後に埋め込み文の分割 や合成処理を行うことで，精度と可読性の向上が期待できると考える．

複文での要件・効果の明示 本研究では一文しか考慮していないが，法令文は但し書きや 括弧書きの挿入文を含めて，複数の文から記述される．本来はこれらも含めて要件・効果 を明示する必要がある．特に，但し書きでは，第一文に含まれる項が省略される場合があ り，本手法の合成アルゴリズムをより発展させる必要がある．

照応関係の明示 本手法で書き換えを行うと「その」などの指示語が増えたり，構造が変

年金給付の受給権者が死亡した場合において、その死亡した者に支給すべき年金給 付でまだその者に支給しなかったものがあるときは、その者の配偶者、子、父母、

孫、祖父母又は兄弟姉妹であって、その者の死亡の当時その者と生計を同じくして いたものは、自己の名で、その未支給の年金の支給を請求することができる。

（国民年金法第十九条より）

⇓

A： 年金の受給権者 ，B：A の配偶者、子、父母、孫、祖父母又は兄弟姉妹 R

： A が死亡した

R

： A に支給すべき年金給付でまだその者に支給しなかったものがある R

： B は、A の死亡の当時 A と生計を同じくしていた

E

： B は、自己の名で、その未支給の年金の支給を請求することができる

謝辞

主指導教官である島津明教授には，お忙しい中本研究の終始に渡り，多大なご指導，ご

助言を頂きました．心より感謝致します．副指導教官の白井清昭准教授には，日頃より適

切なご意見や自然言語処理に関する教えを多く頂きました．深く感謝致します．名古屋大

学法学研究科附属法情報研究センターに移られた中村誠助教には，研究生活全般において

多くのご支援をして頂きました．ありがとうございました．アイアール・アルトの高野健

治様には，TV 会議により貴重なご意見を頂きました，深く感謝致します．また，研究生

活において自然言語処理講座の皆様には，さまざまな面でお世話になりました．この場を

お借りしてお礼申し上げます．

参考文献

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[3] Kenji Takano, Makoto Nakamura, Yoshiko Oyama, Akira Shimazu. Semantic anal-ysis of paragraphs consisting of multiple sentences -towards development of a logi-cal formulation sysmtem-. Proc. of the Twenty-Third Annual Conference on Legal Knowledge and Information Systems (JURIX), pp. 117–126, 2010.

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[5] 田島信威. 法令の読解法 改訂版-やさしい法令の読み方-. ぎょうせい, 2004.

[6] 島津明. 国民年金法の構造的書き換え -法令工学の立場から-. JAIST Press, 2009.

[7] 山田大介. 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. 修士論文, 2006.

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[10] 北田安希雄, 江尻暁, 島津明. 法令文の論理式への変換 -原子文について-. 言語処理学

会第 12 回年次大会, pp. 628–631, 2006.

[11] 信岡俊祐, 中村誠, 島津明. 法令文の論理式への変換. 言語処理学会第 13 回年次大会 発表論文集, pp. 254–257, 2007.

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[13] Kurohashi, S, Nagao, M. Kn parser : Japanese dependency/case structure ana-lyzer. In Proceedings of The International Workshop on Sharable Natural Language Resources, pp. 48–55, 1994.

[14] Le-Minh Nguyen, Ngo Xuan Bach, Akira Shimazu. Supervised and semi-supervised sequence learning for recognition of requisite part and effectuation part in law sen-tences. Proceedings of the 9th International Workshop on Finite State Methods and Natural Language Processing, pp. 21–29, July 12-15 2011.

[15] H. Nagai, T. Nakamura, Hirosato Nomura. Skeleton structure acquisition of japanese law sentences based on linguistic characteristics. Proc. of Third Natural Language Processing Pacific Rim Symposium, pp. 143–148, 1995.

[16] 益岡隆志, 田窪行則. 基礎日本語文法. くろしお出版, 1998.

[17] 高尾宜之, 平松寛司, 永井秀利, 中村貞吾, 野村浩郷. 要件効果構造に基づく制限言 語モデルを用いた法律文解析 - 並列構造の推定法について -. 自然言語処理研究会，

Vol.98，No.21, pp. 9–16, 1998.

付 録 A _{法令文分割パターン}

主題 [T] NP は， とは，については， 読点 命題 [P] VP 日， 日に， 日において， 日後において， 後， 後に， 当

時， 間は， には， とき， ときは， ときには， ものであ るときは， ことができるときは， にもかかわらず， と きに， ときにおいて， 場合， 場合は， 場合には， 場 合において， 場合においては， (連用形）， (タ形連用 形）， ものとし， ものとする， ことができる， ことが できない

（句読点）*

項 [A] NP が， と， を， に， で， から， まで， より， として，

につき， に関し， に対し， に当り， に当たり， におい て， について， によって， に関して， に対して， を もって， にわたって， ため， ために， に応じ， に応じ て

読点

付加条件 [C] NP の規定にかかわらず， の場合においては， の場合にお いて， のほか

読点

付 録 B _{合成アルゴリズム}