2010 Fiscal Year Annual Research Report
例規条項の自治体間対応関係と差異の網羅的な自動抽出ー道州制への円滑な移行に向けて
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21500253
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| Research Institution | Dokkyo University |
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Principal Investigator |
若尾 岳志 獨協大学, 法学部, 准教授 (50388328)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
竹中 要一 大阪大学, 大学院・情報科学研究科, 准教授 (00324830)
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| Keywords | 例規 / 都道府県 / 道州制 / 地方分権 / 計算機 / 自動抽出 / フライメント / 言語処理 |
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| Research Abstract |
本研究では、例規集の自治体間、特に都道府県間の差異を明確化させる事により、将来の道州制移行時の例規統合にかかる工数削減に貢献する事を目的とする。そのために、コンピュータを用いて例規の類似性及び、類似した例規における条項レベルの相違点を明確化する方法を確立させる。
その目的を達成するため、本年度は、文字レベル、単語レベルにおける類似性判定を行う複数のアルゴリズムを構築した。この構築にあたり、A)最長共通部分文字列、B)ベクトル空間モデル、C)文字列アライメントとD)その再帰化を基本アルゴリズムとして用いた。特にD)は、従来の言語処理、文字列処理の分野で類を見ない新しいアルゴリズムである。
これらのアルゴリズムの優劣及び、有効性の検証を、青少年保護条例を対象として詳細に行った。その結果、1.単語レベルよりも文字レベルで比較する方が良い結果が得られる事、2.言語処理の実務で頻繁に用いられているtf-idfスコアよりも単純な定数スコアの方が良い結果が得られる事、3.ベクトル空間モデルではベクトルとして利用する品詞数が多い方が良い結果が得られる事、4.文字列アライメントが安定してよい結果を出力すること、5.ベクトル空間モデルの計算時間が最速であること、が明らかとなった。その結果を言語処理学会の年次大会にて報告を行った。また、9県(山形県、埼玉県、千葉県、愛知県、岐阜県、三重県、愛媛県、香川県、沖縄県)の例規集に対してXML化を行い、そのデータベースを構築した。これにより提案するアルゴリズムを多数の例規に対して適用するための基盤を構築することができた。
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