2023 Fiscal Year Annual Research Report
Extraction and visualization of relation and characteristics for multiple laws regarding clinical research
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20K18854
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| Research Institution | Okinawa International University |
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Principal Investigator |
大城 絢子 沖縄国際大学, 経済学部, 准教授 (70773399)
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2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 臨床研究 / 法情報 / 言語処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、臨床研究を対象に施行された複数の法令の可読性向上のために、法令間の特徴と関連性を抽出および可視化することを目的としている. 今年度は 1. 共起ネットワークを用いた臨床研究関連法規の可視化 2. 「自己相互情報量と単語群一致度を組み合わせた類似性評価尺度」の、法令以外の文書データへの適用 をおこなった. 取り組んだ2点について、下記に概略する.
1. 共起ネットワークを用いて、臨床研究を対象とした省令・法令・指針のそれぞれについて、含まれる単語間の関係を可視化した. 特に強い共起関係にある単語の組み合わせ・関連法規における共通出現単語やそれらの各ネットワーク内における共起単語を比較し、各法規を単語レベルで予測することで、従来の記述的アプローチとは異なる視点で臨床研究関連の法規を解釈できることが示された. 他方で、本手法を用いて省令・法令・指針を完全に理解することは困難であり、各法規レベルでの分析が必要であることも示された.
2. 臨床研究を対象とした3つの法令間の類似性を評価するために昨年度提案した「自己相互情報量と単語群一致度を組み合わせた類似性評価尺度」を新聞記事データに適用し、提案尺度と従来手法による尺度を用いて、新聞の各記事間の類似性を評価した. 従来手法にはDeep Learningによる手法、集合理論や情報理論を取り入れた手法を用いた. 性能比較対象として臨床研究関連の法令を選択した. 扱うテキストデータのジャンルによって精度が異なることがわかった. 解析に用いるテキストデータのジャンルによって適用する手法を分けることで、より良い類似性の評価ができる可能性が示された.
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