@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02006080,
 author = {藤田,剛 and 澤田,悠冶 and 坂井,優介 and 渡辺,太郎},
 issue = {25},
 month = {Dec},
 note = {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．},
 title = {法令文における法令間委任関係の自動抽出},
 year = {2025}
}