保険関連文書間の自動対応付け
長岡技術科学大学電気系准教授● PROFILE

山本和英

豊橋技術科学大学大学院工学研究科博士後期課程システム情報工学専攻修了。博士 ( 工学 )。1996 年～ 2005 年 ( 株 ) 国際電気通信基礎技術研究所 (ATR)、2002 年～現在まで長岡技術科学大学。1998 年中国科学院自動化研究所国外訪問学者。2007年～ 2009 年豊橋技術科学大学メディア科学リサーチセンター客員准教授。電子情報通信学会言語理解とコミュニケーション (NLC)
研究会副委員長、言語処理学会評議員。自然言語処理、及びテキストマイニングの研究に従事。
yamamoto@jnlp.org

1 はじめにて人出に頼っているのが現状である。このため、これら自然言語処理の業務応用については、情報収集（検索）険・金融分野を取り上げる。これら分野は後述するようなどの場面で大幅に効率化が進んでいると考えられる。に様々な目的と用途の文書が大量に生産・保存されていその一方で、大量に文書作成する必要のある現場においるが、これらの作業は依然としてほぼすべて人手によりては、文書の効率的な作成や再利用に関して自然言語処行っている。の現場に対する文書作成作業の効率化の余地は大きい。
本稿では、大量に文書作成している分野として、保理の技術が有効に導入されているとは言えず、依然とし保険に関する文書には、約款や特約等の文書（以下、

図 1 : 基礎書類と派生書類の関係

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レットや重要事項説明書等の文書（以下、派生書類）が究として、池田ら [4] の研究が挙げられる。池田らは多数存在する。これらの関係を図 1 に示す。派生書類

blog とニュース記事を対象に、頻度情報を用いた類似は基礎書類や協会指針のガイドラインを参照して人手に度で対応付けしている。ニュース記事および blog につより再度入力される場合もあり、誤字・脱字や入力ミス

いて TF・IDF や IDF を用いてベクトルを作成し、コサ等が含まれていることがある。また、文章の校正を繰りイン類似度または内積により類似度を計算している。本返すうちに基礎書類との矛盾や語彙の差が生じる可能性

稿で対象とする基礎書類と派生書類の間には、blog ともある。そのため、基礎書類と対応していることを確認ニュース記事の場合と同様に文書の性質に差がある。そしながらの校正が必要になるが、派生書類は延べ数万のため、この手法を参考に頻度情報を用いた手法を試みページにも及ぶため、人手で確認するには多大な労力とた。

5

産業日本語関連類似文書検索の手法を用いたテキスト対応付けの研寄稿集基礎書類）を流用して消費者向けに改変されたパンフ時間がかかる。
派生書類を校正するには、数十章で構成されている基礎書類の中から内容が対応している部分を探し出さなければならない。しかし、大量に存在する派生書類の各文に対して人手で対応を見ることは容易ではない。

3 使用した言語資源
保険関連文書には、大別して基礎書類と派生書類の 2

そこで、我々は派生書類の各文を基礎書類と自動的に種類が存在する。基礎書類は省庁に提出する必要があり、対応付けすることで人手作業の削減を目指す。本稿では、法律文に近い性質をもつ約款や特約等の文書である。章・類似文書検索をベースとした手法およびルールベースに条・項で区分されており、文末には丁寧語を用いている。

よる手法を試みた。その結果、基礎書類の章と 1 対 1

ただし、箇条書きの場合は体言止めである。派生書類はで対応する文に関しては類似文書検索の手法によって正基礎書類をもとにして消費者向けに文章を改編および抜解率約７割で対応付けすることができた [5]。

粋している、パンフレットや契約概要のような文書である。基礎書類を簡潔にまとめているため、1 文中で基2 関連研究

礎書類の複数章に触れることも多々ある。逆にサポート特殊な文体や体系をもつ文書を扱ったテキストの対応め、箇条書きや表形式で文章を収めたものが多用されて付けの研究として、丸川ら [1] および新森ら [2]、田村や苦情、相談室に関する情報等、基礎書類にない項目も記載されている。視覚的な読みやすさを考慮しているたいる。

ら [3] の研究等が挙げられる。丸川らおよび新森らは特本研究では、基礎書類として自動車保険の普通保険約許に関する文書を対象とし、特許請求項と「発明の詳細款および特約条項、派生書類として同保険の重要事項説な説明」の項を対応付けしている。特許文は長い 1 文明書を用いた。重要事項説明書には、契約概要および注で構成されているために並列構造が多く、1 文内に多意喚起情報、保険のオプションに関する記述や個人情報くの情報を保持している。それに対して保険関連文書は保護に関する記述等が記載されている。

箇条書きや文をまたいだ列挙が多くみられるため、この手法を保険関連文書に適用するには改善が必要だと考える。田村らはコールセンターの通話記録とコールメモのトピック対応付けをしている。不要発話を除去したうえでトピックごとに分割しているが、適合率および再現率はそれぞれ 0.5 に満たないため、実用レベルでない。

YEAR BOOK 2O11275

4.2

4 対応付けの手法

派生書類の手がかり語による対応付け

派生書類を人手により校正するとき、文全体を見て基礎書類との対応をとらなくとも 1 単語で特定できる場

本稿では、派生書類の各文について対応している基礎合が多い。まずは派生書類の文から手がかり語を獲得す書類の章を提示することを目的とする。そこで、頻度情る。手がかり語とは基礎書類の章を特定するのに有効な報を用いた手法、派生書類の語を用いた手法および基礎一語である。次に基礎書類の中でその語を検索し、照合書類の語を用いた手法の 3 種類を試みた。

した部分の周辺を見て対応しているか否か判断する。以下に例を示す。

4.1

頻度情報による対応付け

頻度情報を用いて基礎書類と派生書類を対応付けする例） お車の入替の場合（自動車を新たに取得し（以下流れを以下に示す。

省略）

１⇒ 約款 第 7 章 第 8 条（被保険自動車の入替）に対応

基礎書類・派生書類から単語ベクトルの作成
本稿では池田ら [4] の知見に従い TF・IDF 及び IDFを用いた単語ベクトルを作成した。単語ベクトルには名

この手順をもとに、派生書類の各文から手がかり語を詞、動詞、形容詞を用いた。ただし、「する」、「場合」、「こ獲得して基礎書類の手がかり語との一致を見た。派生書と」の 3 単語は頻出かつ手がかりにならないためストッ類において対象の文から特有の語を抽出するために、派プワードとした。TF と IDF の処理単位は基礎書類は条、生書類中での IDF が最大となる語を用いた。基礎書類

派生書類は文を用いた。

で手がかり語を検索し、照合した数が最も多い章を提示２した。手がかり語には名詞、動詞、形容詞を用いた。

ベクトル間の類似度の計算作成した単語ベクトル間の類似度を計算する。類似度の計算にはコサイン類似度を用いるのが一般的である。

4.3

基礎書類の手がかり語による対応付け

しかし、派生書類では 1 文中で複数の項目に触れるた

人手による校正で用いる手がかり語は、基礎書類の本め、文の長さで正規化するコサイン類似度よりも内積が文よりもタイトル等の特徴的な位置に出現することが多適切だと考え、内積による対応付けも試みた。計算されいと考えた。

た類似度が最大となる章を提示した。

目を手がかり語の基準として用いた。

そこで、基礎書類における以下の 4 項・章のタイトルに出現した語表 1 : 頻度情報による対応付けの結果

ベクトル
IDF

TF・IDF

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類似度

正解率

内積0.692

コサイン類似度0.569

内積0.392

コサイン類似度0.573

寄稿集・各章の「第 1 条（用語の定義）」で定義された用語

5 評価実験

・用語の定義文に出現した語

5

産業日本語関連

・「用語の定義」以外の条のタイトルに出現した語基礎書類として、自動車保険の約款および特約計 48

上記の基準により獲得できる手がかり語の例をそれぞ章 3,868 文を使用した。派生書類として、重要事項説れ例 1 ～例 4 に挙げる。
これらの基準を用いて基礎書類の章ごとに手がかり語明書のうち約款または特約の章と 1 対 1 で対応していを獲得した。派生書類の各文について章ごとに獲得した

る 487 文を使用した。基礎書類と対応のない文 453

手がかり語との一致を見て、照合した数が最も多い章を文および 1 対多で対応しているもの 80 文を人手で除提示した。手がかり語には名詞、動詞、形容詞を用いた。

外した。
単語ベクトルの作成や手がかり語の抽出時には形態素解析器「茶筌」(1) を用いた。品詞体系は IPA 品詞体

搭乗者

人身傷害系日本語辞書 (2) に準ずる。

盗難

頻度情報による対応付けの結果を表 1 に示す。ここ例 1 : 章のタイトルに出現する手がかり語の例

で、複数の章で最大の類似度と同じ値を得たとき、いずれかの章に正解を含む場合には正解とした。基礎書類お記名被保険者

対人事故

よび派生書類の手がかり語による対応付けの結果を表 2

免責金額に示す。ここで、複数の章で手がかり語のヒット数が最例 2 : 用語の定義に出現する手がかり語の例

多かつ同じであった場合、いずれかの章に正解を含むものを正解とした。

後遺障害

衝突

火災

落下

6 考察および検討

例 3 : 用語の定義文に出現する手がかり語の例

費用

入替支払う

6.1

告知義務

頻度情報による対応付け

表 1 の結果より、IDF を重みとして単語ベクトルを作成し、内積により類似度を計算した場合に正解率が最例 4 : 条のタイトルに出現する手がかり語の例

表 2 : 手がかり語による対応付けの結果

抽出元
派生書類

基準IDF

正解率0.392

章のタイトル
基礎書類

定義された用語
用語の定義文0.425

条のタイトルYEAR BOOK 2O11277

も高かった。保険関連文書において 1 文中に繰り返し

6.3

基礎書類の手がかり語による対応付け使用される語は「保険」や「補償」等、対応付けの参考

基礎書類の手がかり語は 4 つの基準により決定した。にならない語が多数あった。これが原因で、TF が類似

例 1 ～例 4 に挙げたような特有の表現を獲得できてい度の計算に悪影響を及ぼしていた。また、派生書類にはる。しかし、定義された用語の中には「記名被保険者」

複数の項をまとめた文があり、1 文のすべてが基礎書類や「治療」等、多くの章で毎回定義されている用語もあの同じ部分に対応するわけではない。このように基礎書る。各章で条の数や定義される用語の数、定義文の長さ類との対応は文の長さに依存していないため、文の長さが大幅に変わっており、特に定義文の長い章と照合しやで正規化しているコサイン類似度よりも内積の方が適しすい傾向にあった。これらの問題を解決するために、獲ていた。

得した語を候補として取捨選択や順位付けする必要がある。実際に手がかりとなる語はこれらの中でも章特有の6.2

派生書類の手がかり語による対応付け語や、章の中で重要な意味をもつ語に限られる。

表 2 の結果より、手がかり語を用いた手法はいずれも正解率 4 割程度にとどまった。派生書類の手がかり語は IDF により決定し、基礎書類の章ごとでのヒット数を計数した。しかし、IDF では正確に重要語を選定で7 結論きていないためにこのような結果になった。派生書類に産業界における業務用文書作成は、多くの場合既作成

は章や条といった明確かつ詳細な内容の区分はないが、した文書集合の一部を参照、再構成、加筆などして作成段落のような区切りは存在する。その区切りの中では同されていると推察する。この文書作成作業は自然言語処一の章に対応する文が多く、手がかりとなり得る語が複理の既存の技術を活用することで十分に効率化が可能で数文にわたり出現することもある。本手法での処理単位あると考える。

は文であるため、複数文にわたり出現する手がかり語を獲得できなかったと推測する。

本稿では、これら文書作成作業の支援技術として、我々が取り組んでいる関連文書の自動対応付けについて紹介した。我々は、保険関連文書を対象分野として、基礎表 3 : 派生書類全文での対応付け手法
頻度情報

派生書類の手がかり語
基礎書類の手がかり語

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再現率

適合率

F値

0.244

0.368

0.293

0.021

0.986

0.041

0.074

0.368

0.122

0.060

0.641

0.110

0.072

0.374

0.120

0.019

0.747

0.036

けを試みた。今回試した簡易な方法を用いて評価実験を対応付け . 言語処理学会第 17 回年次大会 , pp.868-行った結果、正解率約 7 割で対応付けができることを871. 2011.

5産業日本語関連[5] 丹治 広樹 , 山本 和英 . 保険約款と派生書類の自動寄稿集書類（一次書類）と派生書類（二次書類）の自動対応付確認した。一方で単なる手がかり語を用いた対応付け手法では正解率 4 割程度にとどまった。
我々は今後も保険関連文書に対して様々な自動処理を行い、少しでも文書作成・維持業務の効率化を図っていく。

謝辞
本研究を進めるにあたり、保険約款および特約、重要事項説明書の文書を提供していただいた株式会社ミックの細川謙三代表取締役社長に感謝いたします。

使用したツール(1) 形態素解析器「茶筌」, Ver.2.3.3, 奈良先端科学技術大学院大学 松本研究室 ,http://chasen.naist.jp/hiki/ChaSen/(2) IPA 品詞体系日本語辞書「IPADIC」, Ver.2.7.0,
奈良先端科学技術大学院大学 松本研究室 ,http://chasen.naist.jp/stable/ipadic/

参考文献[1] 丸川 雄三 , 岩山 真 , 奥村 学 , 新森 昭宏 . ローカル
アラインメントを用いたテキスト間の柔軟な対応付
け . 情報処理学会 研究会報告 NL151-4, pp.23-28,
2002.
[2] 新森 昭宏 , 奥村 学 . 特許請求項解読支援のための「発明の詳細な説明」との自動対応付け . 自然言語処
理 , Vol. 12, No. 3, pp.111-128, 2005.
[3] 田村 晃裕 , 石川 開 , 安藤 真一 . 不要発話特定を導入した通話とコールメモ間のトピック対応付け – 差
分マイニングの性能改善に向けて -. 言語処理学会 第16 回年次大会 , pp.1062-1065, 2010.
[4] 池田 大介 , 藤木 稔明 , 奥村 学 . Blog とニュース
記事の自動対応付け . 言語処理学会 第 11 回年次大会 , pp.1030-1033, 2005.

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