見出し情報を考慮した階層型RNNによる日本語判決書のための修辞役割分類
Published in 言語処理学会第26回年次大会発表論文集, 2020
Abstract
本稿では，日本国の判決書に対する修辞役割分類の自動化及びその性能改善について議論する．これまでの日本の判決書における修辞役割分類の研究では，Conditional Random Field (CRF) を用いた分類器を構築しF=0.63(マクロ平均値) の性能を達成していたものの，BACKGROUND(F=0.32) 及びCONCLUSION(F=0.39) の重要な役割について相対的に分類性能が低くなっており，改善の余地があった．本稿では，文間文脈を考慮可能な階層型 RNN をベースとするモデルを用いることで，日本国判決書における修辞役割分類の性能が従来の CRF による分類器に比べて向上することを示す．また，判決書中に出現する見出し情報を扱う専用のネットワークを階層型RNNに追加することで修辞役割類の性能が向上することを示す．
Recommended citation:
山田寛章, Simone Teufel, 徳永健伸. 見出し情報を考慮した階層型RNNによる日本語判決書のための修辞役割分類. 言語処理学会第26回年次大会発表論文集, pp. 37-40, 2020年3月.