言語処理学会 第30回年次大会 発表論文集（2024年3月）

不法行為としての誹謗中傷検出と検出理由の説明可能性の検証
久田祥平 矢田竣太郎 若宮翔子 荒牧英治
奈良先端科学技術大学院大学{s-hisada, s-yada, wakamiya, aramaki}@is.naist.jp

概要
オンライン上での誹謗中傷の問題に取り組む自動検出研究において，社会実装の観点で検出理由の説明が求められている．しかし，テキスト生成により説明するアプローチは，説明の論理性に課題があり，社会科学の専門家の介在がなく人間や社会にとって有益な説明を行えているか人手評価が不十分である．本研究は，裁判例に基づく誹謗中傷データセットを用いて，不法行為の観点から，誹謗中傷の分類タスクと，その理由の生成タスクに取り組ん
図 1: 研究の概要：裁判例をもとに，オンライン投稿だ．そして，生成された理由に，裁判における判断の不法行為を基準とした誹謗中傷の分類タスクと分が反映されているか法律の専門家が評価した．結果
類理由の生成タスクに取り組み，法律の専門家によとして，言語モデルを用いた，裁判例に基づく分類る人手評価を行う．
タスクの精度には課題があることや，理由の生成では論理的整合性のある回答を得られるが，モデルの面に着目すると，モデルを分類と同時にその理由説
学習データセットに含まれる価値観の影響を受け， 明を生成するように学習する手法 [6, 7] がある．こ
法律や裁判での判断と異なる解釈を示す事例多くがれを利用し，誹謗中傷に存在する社会的バイアスや確認された．本研究は，オンライン上の誹謗中傷のステレオタイプの説明を目指した研究 [8, 9] では，自動検出の社会実装において重要な，法的観点の導差別や中傷発言の含意に対する自由記述コーパスを入の端緒となる．
作成し，テキスト生成により誹謗中傷検出の説明を試みている．
本論文では，誹謗中傷の事例を扱う性質上，しかし，これらの生成アプローチには，社会実装不快な表現が含まれることにご注意下さい．の観点から課題がある．具体的には，誹謗中傷を検出し対処するためには，社会における基準（日本 に お け る 違 法 情 報 [10] や EU の Digital Services
1 はじめにAct [11]）による誹謗中傷検出と，検出理由の詳細オンライン上での誹謗中傷の問題に取り組む自動な説明をすべきである．ところが，クラウドソーシ検出研究において，コンテンツモデレーションの透ングで収集された自由記述コーパスを用いて学習
明化 [1, 2] や社会的バイアス [3] の軽減のために，検されたモデルの生成文には，説明として論理の飛躍出理由の説明が重要視される．人工知能における説や常識からの隔たりが指摘 [12] されている．加え明は，機械学習の推論や動作面について人にとってて，生成された説明の評価には，人手評価と必ずし理解しやすい用語で表現 [4] するタスクとして取りも相関しないことが議論 [13, 14] されている自動評組まれている．その中でも，推論面から誹謗中傷検価 [8, 9, 12] か，専門的観点が欠けた評価 [15] しか用出の説明に取り組む研究 [5] では，人手による分類いられていない．言い換えれば，社会問題にも関わにおける特徴語選択と，分類モデルにとって重要ならず社会科学の専門家の介在がなく，人間・社会の特徴量との間の整合性について検証している．動作
価値観との整合性に関する評価項目の議論や人手評― 1039 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

価が十分でないと考えられる．

ないような発言を含めて判定する必要がある．そこ

本研究は，誹謗中傷による不法行為の分類タスクで，検出タスクの現実性を高めるため，誹謗中傷と，その理由の生成タスクに取り組む．このためデータセットにおいて出現回数が多かったプラットに，裁判例から作成された誹謗中傷データセットをフォームの投稿をネガティブサンプルとして用いる用いる．実験により，言語モデルが，不法行為を基こととした．具体的は，Twitter，５ちゃんねる，爆準とする誹謗中傷の検出（分類）をどの程度行えるサイ（それぞれ事件数は 46 件，34 件，27 件）から，か，生成された理由がどの程度論理的で，不法行為それぞれ 450 件，340 件，340 件の投稿をランダムの観点に沿った議論を行えているかを法律の専門家サンプリングした．そして，匿名化された誹謗中傷が人手で評価する．以上を通じて，本研究では，法データセットに合わせるために，GiNZA ライブラ的な観点からの紛争予防，さらには紛争解決に向けリ [17] で固有表現抽出を行い，人名，住所，都市名，た，言語モデルによる判断と説明についての可能性

組織名に該当するスパンを [IDinfo] に置換した．と課題を議論する．

2.2

本研究のアプローチ

2
2.1

GPT‐4 による要約解釈の余地を排除するために，裁判例のテキストには冗長な表現が多用されている．学習モデルの入力制限を考慮し，裁判例から抜粋した理由の代わり

誹謗中傷データセット

裁判例には，オンライン上の発言による誹謗中傷に GPT‐4 の要約を学習および評価用の説明として採が，どのような権利を侵害する不法行為に該当する用する．なお，名誉権の侵害が争われた事例についかの判断が記載されており，権利侵害の明白性の判ては，抜粋した理由に裁判で議論されるような違法断部分で，法律や判例をもとに，権利侵害の内容が性阻却事由の存在を補足した．付録 A.3.1 に要約に論理的に述べられている．現実の問題に近い誹謗中用いたプロンプトと名誉権の侵害事例の補足を示

傷検出のタスク設定にするために，裁判例より作成す．この結果，入力テキストは平均 395.8 文字からした誹謗中傷データセット [16] から，各事例の本件平均 103.1 文字に短縮された．表 4 に元の理由の抜投稿記事，文脈，権利の類型ラベルを使用する．本粋とその要約を示す．要約の忠実性に関する人手に件投稿記事と文脈を入力テキストとする．なお，入よる評価結果を表 3 に示す．正確さに課題はあるも力テキストで匿名化加工されている箇所は，一律にのの，概ね元の裁判例の抜粋に忠実な要約を実現し[IDinfo] に変更した．入力テキストに対するラベルている．この評価項目については，生成した分類理として，不法行為としての誹謗中傷によって脅かされる権利の類型より，名誉権・名誉感情・営業権と由の評価と共に後述（2.4 節）する．

（その他の）人格権・人格的利益を利用する．

2.3

実験設定

誹謗中傷にどのような問題性があるかを理由と本研究では，大規模言語モデルを用いて，4 つのして利用するために，各本件投稿記事に対応する裁

誹謗中傷ラベルに対する分類タスクと，分類の理由

判例より，裁判所による権利侵害の判断部分で，投の生成タスクに取り組む．

稿記事による不法行為を議論している文章を抽出

こ の タ ス ク に，2 つ の Llama2 モ デ ル youri-7b-する．この作業により，1 名のアノテータが，投稿instruction（以下，Youri7B）[18] と Swallow-13b-instruct-

記事，誹謗中傷ラベル，理由の三つ組からなる 516

hf（以下，Swallow13B）と GPT モデル llm-jp/llm-jp-13b-件のデータセットを作成した．このうち 150 件を 2

instruct-full-jaster-dolly-oasst-v1.0（以下，LLMJP13B）を名のアノテータが追加検証した結果，理由抽出のア用いる．モデルは PEFT パッケージ [19] の LoRA [20]ノテータ 3 者間のペアワイズの一致率の平均は，完によりファインチューニングする．ベースラインと全一致率が 0.198，ジャカード係数 0.674 であった．

して，BERT モデルの cl-tohoku/bert-base-japanese-v3

作成したデータセットのラベル分布は，名誉権 280
件，名誉感情 171 件，人格権・人格的利益 11 件，営による線形分類と T5 モデル sonoisa/t5-base-japanese

業権 17 件（重複あり）である．

おける性能を比較する．評価指標には，Accuracy，Macro-F1 と Micro-F1 を用いる．

本研究は，オンライン上の誹謗中傷の検出を目的に よ る 分 類 と 理 由 の 生 成 に よ り，分 類 タ ス ク にとするため，裁判例に含まれていない，裁判に至ら― 1040 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

表 1: 誹謗中傷ラベルの分類精度：各モデルの生成による分類の 3 回平均．
ラベル別 F1

Ave Score
ModelAccuracy Macro-F1

Micro-F1

Micro-F1 SD

名誉権

名誉感情

人格権

営業権

BERT

0.858

0.537

0.673

-

0.711

0.634

0.222

0.580

T5

0.850

0.450

0.697

-

0.734

0.666

0.00.400

Swallow13B

0.843

0.440

0.640

± 0.0019

0.739

0.520

0.00.500

Youri7B

0.841

0.433

0.655

± 0.0106

0.717

0.594

0.00.422LLMJP13B

0.811

0.429

0.621

± 0.0160

0.687

0.577

0.133

0.317

表 2: Youri7B による分類と分類の理由：アノテータは，正確さ「1: 反映しているが誤解を生む可能性」，流暢さと論理性「0: 問題なし」，正確さのエラーは「不要な追加・省略の問題」「モデル由来の不正確さ」と評価
本件投稿記事

16 年間何と向き合ってんの?何も変わってないのは，一度たりとも謝罪してないあんただよ!くだらないツイートしてる暇あったら精神科行って来い

分類<名誉感情の侵害>

分類の理由

投稿文「16 年間何と向き合ってんの?何も変わってないのは，一度たりとも謝罪してないあんただよ!
くだらないツイートしてる暇あったら精神科行って来い」は，該当者の行動を侮蔑的に揶揄し，その人格を否定するような表現が含まれています．これは精神的に弱っている人に対する無理解や偏見をあおる可能性があり，その結果，その人の名誉感情を侵害する可能性があります．つまり，この投稿は社会通念上許される限度を超える侮辱行為と言え，相手の名誉感情を違法に侵害するものと判断できます．したがって，投稿者は他人の名誉感情に配慮するべきであり，このような侮辱的な投稿は控えるべきであります．

2.4や概念が誤って表現されている．
モデル由来の不正確さ 裁判例に示されていな

生成文の評価モデルが生成した理由について，原文の裁判例のい内容や，勝手な論点の追加など無関係な判断を反映しているか，論理的な整合性があるかをテキストがあり，裁判例と事実が異なる．
結論の矛盾評価する．そのために，テキスト生成タスク [13, 21]で重視される正確さと流暢さに論理性を加えた 3 つ裁判例と結論が矛盾している．

流暢さ 語順，文法や単語など日本語として自然さの評価項目を用いる．

を「0: 問題なし」から「3: 文章として重大な破正確さ 裁判例の抜粋と要約（GPT‐4 の場合）や生綻している」の 4 段階のリッカート尺度で評価する．

成された分類の理由を比較し，裁判で議論されるような誹謗中傷の不法行為による問題点を，論理性 データセットの分量や事前学習データの制

適切な用語を用いて指摘できているか評価す

約により，裁判例の判断を反映した正確な理由

る．具体的には，「裁判例の判断を正確に反映を述べることは，容易ではないと考えられる．

していますか？」という質問に対して，「0: 問モデルが生成した理由は，予測したラベルに対題なし」「1: 反映しているが少し誤解を生む可する，論理的な評価をできているか「0: 問題な能性がある」「2: 反映していない 」「3: 反映していない上に，致命的な誤解を生む可能性があし」から「3: 論理的な指摘を行ってない」の 4段階のリッカート尺度の評価とそのエラータイる」という 4 段階のリッカート尺度を用いてプのチェックを行う．

回答する．また，不正確の場合，次の 4 つのエ

入力の不認識 入力となる投稿テキストに対する，問題点を指摘できていない．

ラータイプに該当するかをチェックする．
不要な追加・省略の問題

不要・冗長なテキス

トが含まれている．または，裁判例中の重裁判や法律，裁判例中の用語理由を述べる文としての体をなしていない．
予測の矛盾

要な論点が欠落している．
出典の不正確さ

タスクの不認識予測したラベルに対して，予測を正当化する理由を述べていない．
論理の不整合 取り上げている問題の原因と，― 1041 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

表 3: 生成した分類の理由の評価：2 名のアノテータによる 31 件ずつの評価で，Ave は 0∼3 のリッカート尺度の評価の平均，エラータイプは 31 件中の該当エラー数を示す．ただし，IAA では，Ave は相関を，エラータイプは一致率を示す．
評価項目

正確さの問題

流暢さの問題

論理性の問題

Ave↓

追加等 ↓

出典 ↓モデル ↓結論 ↓Ave↓Ave↓

入力 ↓タスク ↓

予測 ↓

論理 ↓

Swallow13B
Youri7B
LLMJP13B

1.355
1.661
1.339

2122.5
23.5

35
7.5

18.5
20.5
18.5

78.5
6

0.355
0.774
0.129

0.129
0.403
0.290

01
1.5

0
0.5
104
3.5

355

GPT-4 要約

0.419

7.5

2.5

7.5

0

0.065

0.016

0.5

000IAA

0.716

0.653

0.775

0.565

0.880

0.588

0.343

0.968

0.790

0.992

0.927

指摘する理由が論理的に整合していない．

さにより，モデル由来の不正確さのエラーの数に反法科大学院の学生 2 名に要約・生成した分類の映されている．日本語訳した FLAN [23] や Human

理由をそれぞれ 31 件の評価を依頼した．合計の作

preference data about helpfulness and harmlessness [24]業時間は 5 時間で，法学の専門知識を前提とするのような，不快な発言を避けるようなデータセット作業のため，謝礼として時給 2,000 円を設定した．

を用いてインストラクションチューニングが行われアノテータ間合意度 (IAA; Inter-Annotator Agreement)

たことで，表 2 の分類の理由の例のように，不快なを表 3 に示す．正確さ，流暢さ，論理性の全体評価生成を避ける価値観が，学習した誹謗中傷に対するには相関を，エラータイプ別の評価には一致率を用裁判の判断と競合している部分が存在することが示いる．専門的観点について尋ねる正確さの全体評価唆される．正確さについては課題もある一方で，与では，高い相関を示す一方，日本語の評価や論理性の全体評価には相違が見られた．

えられたタスクに対して，論理的な解釈を示す能力が示された．正確さを欠くことで，hullcination の危3結果と考察3.1

分類性能険性を同時に孕んでいるものの，論理的な判断能力が示されたことで，学習用の論理的なフレームワー
クを入力として用いることができれば，大規模言語モデルは正確に法律用語や判断枠組みを理解できる

表 1 は分類タスクの結果を示す．分類の評価にはラベルの生成を 3 回行った平均を用い，分類の理由の評価には各モデルの Micro-F1 が中間の事例の生可能性がある．

おわりに4成結果を利用した．LoRA で学習したモデルはいず

本研究は，裁判例をもとに，誹謗中傷の分類タスれも，フルパラメータを更新する教師学習ありモ

クと裁判所の判断を述べたテキストを用いて，分類デルの性能を超えることができていない．本タスの理由の生成タスクに取り組み，性能の評価を行っクは，様々な要素を考慮した上で判断される裁判た．その結果，分類タスクでは，タスク設定の難し例からの事例を用いたことや，サンプル数の少ない人権侵害の類型もラベルとして取り入れたことさによって分類精度に課題を残す結果となった．分

で，モデルによる判別が難しいタスクになってい類の理由の生成においては，論理的な能力を見せる
一方で，インストラクションチューニングデータる．今回の設定における Micro-F1 の結果で比較すセットに含まれる価値観の影響を受けることで，裁ると，IAA で Oﬀensive language の分類を評価した先判における判断やそれに付随する法律の枠組みを正行研究 [22] が示す，IAA の低い事例における分類性確に反映することの難しさを示した．
この課題の克服には，利用可能な裁判例の拡充

能 (F1-score=0.656) と近い結果となった．

や，裁判例や法学における推論過程を，忠実に再現

3.2

生成された理由の文の評価した学習・評価用のフレームワークの作成が必須で生成された理由に対する人手評価の結果を表 3 に示す．裁判では議論されないような観点の言及が多あり，人工知能研究者と法学研究者の協業は不可欠と考えられる．

― 1042 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

謝辞
本研究は，JSPS 科研費 JP22J23161, JP22K12041 お
よび JST SICORP JPMJSC2107，戦略的イノベーショ
ン 創 造 プ ロ グ ラ ム (SIP3) の 支 援 を 受 け た も の である．

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― 1043 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

A

実験の詳細設定

A.1

学習時

lora conﬁg r=64, lora alpha=64, target module=q proj, v proj,k proj, o proj, gate proj, up proj, down proj, lora dropout=0.05,
bias=None training hyperparameter lr=5e-5, scheduler=linear,
optimizer=adamW, epoch=50, batch size=2

生成時のハイパーパラメータ

A.2

Transformers の AutomodelForCausalLLM の Generation メ
ソッドを利用．do sample=True, temperature=0.9, top p=0.95,
max new tokens=400

プロンプト

A.3

A.3.1 GPT4 の要約に用いたプロンプト
ポジティブサンプル（裁判例から作成した事例）
インターネット “投稿” に対する人権の観点からの問題 “ラベル” と，その “理由文” を与えます．投稿文中の問題点について，その問題となる表現スパンを「」で引用しつつ，理由文をもとに 2 文程度で議論してください．なお，[IDinfo] は人名や企業名，詳細な地名に対するマスク処理を行っています．投稿：「{text}」ラベル：{label} 理
由：「{reason}」
名誉権の侵害事例における理由への補足文
しかし，名誉権の侵害（名誉毀損）については，公共の利害に関する事実に係り，公益を図る目的を有するものであって，かつ，摘示事実がその重要な部分について真実であることが証明されたや摘示事実を真実と信ずるについて相当の理由があったとき，違法性が阻却される場合がある．
ネガティブサンプル（収集したオンライン投稿）
インターネット “投稿” に対する人権の観点からの問題 “ラベル” と，その “理由文” を与えます．投稿文中の問題点について，理由文をもとに 1 文程度で教えてください．
なお [IDinfo] は人名や企業名，詳細な地名に対するマスク処理を行っています．投稿：「{text}」ラベル：{label} 理
由：「人権侵害を認められた事例ではないので，一般論として問題ある表現かどうか 1 文程度で議論してください．
」

表 4: 裁判所の判断の抜粋と GPT4 による要約: 令和
1 年 (ワ) 第 34145 号本件記事 1-☆☆☆より，事例は名誉権の侵害を認めているが，違法性阻却事由の存在より違法性は認められていない．
投稿記事半分にしたんだって．こんやつはどぎゃんもこがやんもならん男ばい
裁判所の本件記事は,「[IDinfo] は点滴もケチっ判断の抜て 輸 液 量 を 半 分 に し て た ん だ っ て．

粋こんやつはどぎゃんもこがやんもならん男ばい．」という内容である．これを一般の読者の普通の注意と読み方を基準として読むと, 本件記事 1-☆
☆☆は, 原告法人の理事長であり, 原告法人が経営する [IDinfo] 医院の院長である原告 q1 が, 費用削減のため, 患者に対する輸液につき, 本来必要な量の半分の輸液剤しか輸液しなかった旨の事実を摘示し, 原告 q1 について, どうしようもない男であるという意見ないし論評をするものと認めるのが相当であり, これらの摘示事実及び意見ないし論評が少なくとも原告 q1 の,ひいては原告 q1 が理事長を務める原告法人の社会的評価を低下させるものであることは, 明らかである．（後略）

GPT-4 に 投稿は，特定の人物が費用削減のためよる要約 に患者への輸液を適切な量よりも少A.3.2 ファインチューニングに用いたプロンプト
以下は，タスクを説明する指示と，文脈のある入力の組み合わせです．要求を適切に満たす応答を書きなさい．
\n\n### 指示:\n 今から本文とその文脈を与えます．本文が誹謗中傷に当たるなら，ラベル <名誉権><名誉感情><人格権・人格的利益><営業権> から２つまで選び，そうでないならラベル <侵害なし> と選んだ上で，その理由を答えてください．尚，[IDinfo] は匿名化加工トークンです．
\n\n ### 入力: 本文 {text} 文脈:{context}\n\n ### 応答: ラベル {label} 理由:{summarizedreason} \n‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌[IDinfo] は 点 滴 も ケ チ っ て 輸 液 量 を‌‌なく施しているという事実を述べ，その人物を否定的に評価する内容であり，これはその人物の名誉を傷つけるものであるといえるため，名誉権の侵害が問題となります．ただし，投稿の内容に公益などのある目的がある場合や，事実が真実であることが証明された場合は，名誉権侵害とは認められない場合もあります．

― 1044 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).