機械学習を利用した判例検索支援システムの構築

使用机器学习构建先例搜索支持系统

• 批准号: 22K12734
• 负责人: 養老 真一
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12734/
• 关键词: 法情報; 機械学習; 判例検索; 法情報学; 判例; 自然言語処理

本研究では、法的知識が十分でないものによる判例検索を支援するシステムの構築と検証を目的とする。2022年度は、まず、具体的にどのようなシステムを構築していくのかの検討を行った。判決文には、裁判の争点となった具多的な法条と法律要件という専門知識が含まれている。しかしそのような情報は、十分な専門知識をもたない人間が判決文を読んでも、簡単に得ることは出来ない。このような専門知識を判決文から得るようなシステムの構築を目指すこととした。判決文のもつ専門知識は、判例データベース、第一法規「判例体系」の「体系目次」から得ることとした。「体系目次」には裁判で争点となった法律要件毎に判決がまとめられている。このシステムがターゲットとする範囲であるが、まずは、民事法、特に民法の債権にかかわる判決を対象とすることした。これは十分な量の判決文があることが期待できるためである。具体的な作業としては、まず、日本語wikipediaをデータとして、fasttextの学習を行わせた。これをベースに各判決文を文書ベクトルで表現していく。「体系目次」から得られるのは、契約の関係上、判例リストのみであり、判決文全体を得る事はできない。そこで判例リストから、裁判所サイトの裁判例情報から該当判例を自動的に取得するシステムを作成した。適切な自然言語処理を行うためにはデータの前処理は必須である。得られた判決文はPDFであり、また余計な空白や改行、ページや行番号など、後の処理の障害となるような情報が含まれている。これらを自動的に除去するシステムを作成した。

本研究的目的是构建和验证一个系统，支持那些没有足够法律知识的人搜索法律判例。在2022财年，我们首先考虑要专门构建什么样的系统。该判决包含有关本案争议的各种法律条款和法律要求的专业知识。然而，如果没有足够的专业知识，这些信息是无法通过阅读判决文本轻易获得的。目的是建立一个可以从判断中获得这种专业知识的系统。我们决定从判例法数据库、第一法“判例系统”的“系统目录”中获取判决的专业知识。 “系统目录”总结了法庭上有争议的每项法律要求的判决。该系统的目标范围首先是关注民法，特别是与民法索赔相关的判决。这是因为可以预期会有足够数量的判断。具体来说，我们首先使用日语维基百科作为数据来训练 fasttext。以此为基础，将每个判断表示为一个文档向量。由于合同的性质，从《系统目录》中能得到的只是判例法的清单，不可能得到判决书的全文。因此，我们创建了一个系统，可以自动从判例列表和法院网站上的信息中检索相关判例。数据预处理对于正确的自然语言处理至关重要。判断结果为PDF格式，其中包含可能妨碍后续处理的信息，例如不必要的空格、换行符、页码和行号。我们创建了一个系统来自动删除这些内容。