マツヨシ　スグル   Suguru MATSUYOSHI   松吉　俊    所属   メディア学部 メディア学科    職種   専任講師
言語種別	英語
発行・発表の年月	2020/11
形態種別	国際会議論文
査読	査読あり
標題	Recognizing Textual Entailment for Japanese Legal Text Using Lexical Simplification and Tuple-Based Matching and Similarity Features
執筆形態	共著
掲載誌名	Proceedings of the International Workshop on Juris-Informatics 2020
掲載区分	国外
巻・号・頁	pp.247-259
担当範囲	手法の提案、論文執筆。
著者・共著者	Yusuke Suematsu, Suguru Matsuyoshi and Akira Utsumi
概要	司法試験の選択肢形式の問題において各記述の正誤を自動判定するシステムを構築した。民法の条項と記述文から述語項構造を抽出し、ペアの類似度を計測することで機械学習の特徴量を構築した。提案システムは、評価データにおいて0.55の正解率を達成した。