研究課題
本研究課題「オンデマンド型仮想六法の構成方法の研究開発」では、利用者の関心や目的に応じて法情報を柔軟かつ効率的に抽出・提示する仮想六法の実現を目指し、自然言語処理や情報検索、マルチモーダル処理の観点から基盤技術の研究を進めてきた。まず、視覚的要素を含む法的資料の検索に応用可能な手法として、画像検索における拡散過程を事前計算し効率的に再ランキングを行うR-DiP（DEXA 2024）を提案し、高精度かつ低計算コストな検索の実現可能性を示した。また、法令文や判例文書のような専門的・硬直的文書への言語モデルの適用に向け、マルチタスク学習を取り入れたL3Masking（CustomNLP4U@EMNLP 2024）や、トークン単位の擬似尤度に基づくマスク戦略（IFAT 2024）を開発し、精度と汎化能力を両立する学習手法を検討した。さらに、LLM（大規模言語モデル）を用いた主張の検証価値予測（iiWAS 2024）に関する研究では、ファクトチェックの観点から信頼性の高い情報抽出の基盤構築を行い、仮想六法における条文や判例の根拠提示機能に資する知見を得た。加えて、SNS上の誤情報抑制を目的としたハッシュタグ推薦手法HashtagMeta（DEIM 2025）を提案し、情報の信頼性と文脈適合性の両立を図った。これら一連の研究成果は、法情報を文脈に応じて適切に構成・提示するための技術基盤として有効であり、今後の仮想六法システムの構築において中核的役割を果たすことが期待される。
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Database and Expert Systems Applications. DEXA 2024. Lecture Notes in Computer Science
巻: 14911 ページ: 233～247
10.1007/978-3-031-68312-1_18
Information Integration and Web Intelligence. iiWAS 2024. Lecture Notes in Computer Science
巻: 15342 ページ: 53～58
10.1007/978-3-031-78090-5_5
Proceedings of the 1st Workshop on Customizable NLP: Progress and Challenges in Customizing NLP for a Domain, Application, Group, or Individual (CustomNLP4U)
巻: 1 ページ: 53～62
10.18653/v1/2024.customnlp4u-1.6
