法律の階層構造を利用した教師あり対照学習による法律検索

Abstract

本研究では，民法上の法律問題に関する問題文に対して関連する法条を同定する情報検索タスクを扱う．このタスクにおいて近年主流となっている手法は，事前学習済み言語モデルを用いて問題文と各条文との類似度を計算するものである．しかし，これらの手法には，問題文とのn-gram類似度が低い正解条文を検索することが難しいという問題があった． 本研究では，まず，このような難しい正解条文が，n-gram類似度が高い条文と民法の階層構造上で同一クラスにある傾向を示す．この傾向から，同一クラスに位置する条文同士の表現を近づけることができれば，上記の難しい正解条文が検索しやすくなることが考えられる．提案手法では，民法の階層情報を利用した教師あり対照学習を用いてこれを実現する．実験の結果，提案手法を適用することによって，問題文とのn-gram類似度の低い正解条文の検索においてスコアが向上することを確認した．