自然言語処理学研究室の藤田 剛さん(博士前期課程1年)らが、情報処理学会 第266回自然言語処理学会研究発表会において優秀研究賞を受賞しました。(2025/12/17)
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自然言語処理研究会は、計算機を用いた言語処理に関わる諸技術（形態素解析、統語解析、意味解析、談話解析、自然言語生成、対話、言語知識表現・獲得、機械翻訳、その他言語解析の応用）および、そのための言語資源（言語資料・統計、辞書、文法等）を研究分野としています。第266回研究発表会は、2025年12月15-17日、京都テルサ及びオンラインにてハイブリッド開催されました。 優秀研究賞は、各回の研究会において投稿される予稿の中から新規性、有用性、斬新性、将来性等の点で特に優れたものを表彰するものです。表彰件数は全体の10％程度とし、研究会の幹事と運営委員からなる選考委員会が選考します。 |
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- 受賞者/著者 Awardees /Authors：
藤田剛（博士前期課程1年）、澤田悠冶（博士後期課程3年）、坂井優介、渡辺太郎
- 受賞研究テーマ Research theme：
"法令文における法令間委任関係の自動抽出"
日本の法令体系は階層構造を取っており、法令文では、自身より形式的効力が下位にある法令に対し更に詳細な事項の規定を委ねるという方式が多用されている。このように、上位法令が下位法令に詳細規定を委任することを法令間の委任関係という。委任関係を含む法令の読解においては、詳細規定を定めている下位法令を頻繁に確認しながら条文の解釈を行う必要があるため、読み手の負担が大きい。そのため、委任関係を即時に確認可能にして読み手を補助する仕組みが必要とされている。しかし、委任関係のアノテーションを人手で行うには、広範な法的専門知識の習得、委任元及び委任先となりうる多数の法令・条文の読解、新規法令に対する継続的対応などが必要であり困難が伴う。そこで本研究では、委任関係の特定を自動的 に行うことで、人手アノテーションの負荷軽減を試みる。本稿では、委任関係を表すキーワードの抽出と、各キーワードが表す委任先条文の特定という二段階のパイプラインシステムを構築することで、委任関係候補の自動抽出を行う。具体的には、固有表現抽出タスクとして委任関係キーワード抽出を行うモデルと、エンティティリンキングタスクとして委任先を特定するモデルを作成する。実験の結果、人手アノテーションの補助においては十分と思われるモデル性能を達成した。
- 受賞者のコメント Awardee's voice：
この度は優秀研究賞という栄えある賞をいただき、大変光栄に存じます。本研究会の運営関係者の皆様と共著者の皆様に深く御礼申し上げます。今回の受賞を励みとして、今後も研究活動に一層精進してまいります。
- 外部リンク Links to：
- 第266回 自然言語処理学研究発表会 HP： https://www.ipsj.or.jp/kenkyukai/event/nl266slp158.html