言語処理学会 第24回年次大会 発表論文集 (2018年3月)

判決文における犯罪事実の記述に基づいた罪名推定
唐 麟源
東京大学 学際情報学府

影浦 峡
東京大学 情報学環{linyuan-tang, kyo}@{g.ecc, p}.u-tokyo.ac.jp
厳密な言語運用が求められるが，人間の言語運用は必1 はじめに然的に曖昧性と漠然性を伴う．そのため，法的言語運大規模コーパスが利用可能になり，ディープラーニ用が日常的言語運用から乖離し，日常言語を手がかりングが登場したことで，言語処理の様々な応用は大幅にしたときに取得できる妥当な法的情報の範囲が，利な進歩を遂げた．しかしながら，そこで想定されてい用者が満足できる程度に達しない状態を生み出すのでる言語運用は，主に日常言語レベルでの運用である．

ある．

政治や法律のように，社会を規定し調整するために利我々は，言語が有意味である基盤的条件の一つに，単用される言語の運用をめぐる検討は，少なくとも日本語が表す概念の理念的規範性があることを考慮し，規語においては充分とは言えない状況にある．

範に照らして許容可能な逸脱と規範を破壊する逸脱を

とりわけ法領域では，法的情報が晦渋であることがめぐる研究を進めている．その一環として，日常的言一般市民の理解と利用を阻碍している．最も身近な法語運用と法的言語運用との語彙的関係を明らかにする運用となる判決文に使われる日本語のわかりにくさに作業を行っている．この作業は，法的言語運用の特徴

ついては従来指摘されてきた [10]．裁判員制度の導入を解明するという理論的なものであると同時に，応用により，「判決文が市民にもわかりやすいようになるこ

面では，法的情報の利便性の向上に資する．本稿では，とが期待され」 [4]，日弁連が法廷用語の日常語化プロ研究の第一歩として，判決文における犯罪事実の部分*1

ジェクトを推進した ものの，依然として判決文から必に注目し，日常的言語運用との重合度が高い事実記述要な情報を見出すことは容易ではない．そもそも，一のテキスト情報から，言い渡される罪名を推定する課般には適切な判決文を取得すること自体が困難である．

題に取り組んだ結果を報告する．具体的には，地方裁裁判所のサイトから判決文が入手でき，商用の法律情判所が公開した刑事事件判決文の＜罪となるべき事実

報綜合データベースも多数公開されているが，それら＞の部分を犯罪事実とし，＜法令の適用＞の部分に記の検索システムを使いこなすには，法律の専門知識がされる＜罰条＞を参照に，罪名のラベルを付与し，犯罪必要となる．判決文のみならず，法的情報を利用する事実を表現する語集合の分類を試みた．刑事事件判決

際，法律用語の難解さと，法的情報へのアクセスの困難

文の文書構成は図 1 に示す．という問題は避けられない．

地方裁判所で裁かれた刑事事件の判決文 542 件を対法律用語の難解さは古くから世界共通の問題であ象にした実験の結果，犯罪事実を表現する内容語の集

り [3]，その問題の解決に向け，法律用語辞典の作成，合を用いた場合には 90% 前後，機能語の集合を用いた

法廷用語の日常語化，法律知識の体系化 [7] が試行錯場合でもアルゴリズムによっては 85% 前後の精度で罪誤されてきた．一方で，法的情報のアクセシビリティ

名クラスを推定できることが明らかになった．限定的に関し，一般市民が効率的に関連法令や判決等の情報ではあるが，異なる罪には異なる犯罪事実があり，異なを得ることができるようにすることは法的情報検索にる犯罪事実は異なる言語表現によって記述されている

とっての重要タスクの一つである [8, 11]．

ことを明示したことで，概念運用の適切性に関する研

この２つの課題は共通する基底を有する．すなわち，究を展開する見通しが得られた．

法的領域ではその社会的影響の重大さ故に，法律文書をはじめとするコミュニケーションにおいて安定した*1 https://www.nichibenren.or.jp/ja/citizen_judge/program/nichijyougoka.html― 666 ―

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3 実験設計
3.1

データセットWestlaw Japan*2 を利用し，2008 から 2017 年の間に全国の地方裁判所で裁かれた刑事事件の判決文 2306件を取得した．そのうち，判決無記載は 1065 件あり，無罪判決が下されたものは 128 件，有罪判決が下されたものは 1113 件であった．有罪判決のうち，具体的な罪名が制定される刑法 77 条以後の条文が適用された判決文は 613 件である，収集された判決文に基づき，罪名とそれに対応する具体的な犯罪事実からなるコーパスを作成した．図 1に示したような判決文の明示的な内容構成に基づき，正規表現を用い，罪名と犯罪事実を抽出する．図 1 の例では，まず，判決文は＜主文＞と＜理由＞の２つの部分によって構成されることがわかる．次に，＜理由＞の部分には＜罪となるべき事実＞と＜法令の適用＞の段落があり，＜法令の適用＞の段落には，＜罰条＞，＜刑種の選択＞等の項目の箇条書きが含まれる．本稿
では，犯罪事実として，判決文における＜罪となるべ
図1き事実＞の記述を利用する．また，罪名として，判決刑事事件判決文（一部）文における＜罰条＞の部分に記載される刑法の条目を手がかりに，その条目が属する刑法の章名を利用する．
刑法の条目構成は図 2 に示す．図 1 の例では，＜罰条＞として適用される法令は「刑法 202 条」となる．刑

2 関連研究法においては，202 条は「第二十六章 殺人の罪」に属

罪名推定は判決文の分類問題として定義できる．テ
キスト情報とその他の関連情報に基づき，法令違反の判定 [1]，刑事罪名の推定 [9]，最高裁による下級審の判決に対する判断の予測 [5]，原告・被告のいずれが勝訴の予測 [2] 等が法体系にかかわらずに行われてきた．

Aletras et al. [1] は法的形式主義の検証，Ashley andBrüninghaus [2] は法的判断の安定性，Luo et al. [9]する項目であるため，章名の「殺人」を罪名ラベルとして付与する*3 ．
本タスクでは，利用可能な判決文の数量を考慮し，最も件数の多い５つの罪名，「殺人」，「窃盗及び強盗」，「傷害」，「詐欺及び恐喝」，「過失傷害」を分類のラベルとする．それぞれのカテゴリに属する犯罪事実の基礎統計量を表 1 に示す．

は予測の説得力の観点から，判決文に書かれる事実記述を利用することの重要性を主張した．
罪名推定は法的情報検索の領域でも行われている．

Liu et al. [8] はクエリ入力時の日常語を類似度の高い法律用語に変換した．吉川・村上 [11] は関連法令を考慮し，文書と法の条文間の関係を類似判例検索に利用した．法的情報検索と含意認識の２つのフェーズに

表 1 実験データ基礎統計量

罪名件数

文字数

文字数標準偏差殺人

16260268268.2

窃盗及び強盗10553140

458.3

傷害

12543553

269.0

詐欺及び恐喝

109237494

2948.9過失傷害4142442846.6

よって構成される司法試験択一式問題の自動解答タス
ク COLIEE [6] もあるが，本研究は命題推論ではなく，語彙関係に注目する．

*2 https://www.westlawjapan.com*3 本稿では刑法以外の法令を考慮しない．

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３つのアルゴリズムの中では，内容語と機能語の両方において，SVM が最も優れた性能を記録し，MLP がそれに近い性能を示した．文書に対する N–gram モデルの適用は機能語で犯罪事実を表現するときのモデル性能を向上させたため，機能語の共起関係に関する考察を要する．
表2

図2

3.2

日本国刑法（一部）処理手続きと手法

各事件の犯罪事実をそれぞれ一つの文書単位とする．
形態素解析ツール Chasen*4 を用い，文書を内容語（名詞，動詞および形容詞）/機能語（内容語，記号，数詞以外の語）の 1/2/3–gram をユニットとする Bag–of–Words (BoW) で表現する．素性として，ユニットのTF–IDF 値を利用する．Python の機械学習ライブラ
リ scikit–learn (version 0.19.1) を利用し，伝統的なマルチクラス分類手法であるランダムフォレスト (RF)，

内容語

機能語

RF 1–gram

0.88 ± 0.03

0.58 ± 0.06

RF 2–gram

0.89 ± 0.02

0.70 ± 0.04

RF 3–gram

0.88 ± 0.03

0.72 ± 0.04

SVM 1–gram

0.92 ± 0.02

0.65 ± 0.03

SVM 2–gram

0.90 ± 0.02

0.86 ± 0.04

SVM 3–gram

0.92 ± 0.02

0.86 ± 0.04

MLP 1–gram

0.88 ± 0.03

0.66 ± 0.03

MLP 2–gram

0.89 ± 0.02

0.85 ± 0.03

MLP 3–gram

0.89 ± 0.03

0.84 ± 0.05

最も良い性能を示した内容語のユニグラムモデルを利用した分類の結果を表 3 に示す．以上の結果から，
１）各罪名クラスに属する犯罪事実の記述には明確な特徴が存在する，２）犯罪事実の記述に使用される言語
表現は所属する罪名クラスによって制約される，という２点がわかる．

先行研究で多用されるサポートベクターマシン (SVM)

表3に加え，簡易な深層学習モデルとして，隠れ層を一つ入分類結果（内容語 SVM 1–gram）

罪名precision

recall

f1-score

件数

殺人

0.94

0.94

0.94

33

窃盗及び強盗

0.95

0.95

0.95

21

傷害

0.85

0.92

0.88

25

詐欺及び恐喝

1.00

0.91

0.95

22

過失傷害

0.88

0.88

0.88

8（平均/総件数）

0.93

0.93

0.93

109

れた多層パーセプトロン (MLP) を分類器として用いる．パラメータはデフォルト値を使用する．モデルの正解率 (Accuracy) は５分割交差検定で算出した*5 ．

4 実験結果各モデルによる分類の正解率を表 2 に示す．内容語各モデルの正解率で犯罪事実を表現する場合，簡易なモデルであるにもかかわらず，すべてのモデルが 90% 前後の正解率を示した．一方で，機能語で犯罪事実を表現する場合，

5 おわりに

1–gram のモデルでは正解率が低いものの，2–gram 以

本稿では，地方裁判所が作成する刑事事件判決文を上，かつ SVM もしくは MLP を分類器とするモデル用い，判決文に記載される犯罪事実を，言い渡される５の正解率は 85% 前後である．また，本稿で試行されたつの罪名クラスに分類するタスクを行った．その結果，語の頻度情報を素性にした非常に簡単なモデルであっ*4 http://chasen-legacy.osdn.jp．辞書はmecab-ipadic-NEologd (version 102) を使用した．
*5 http://scikit-learn.org．モデルはそれぞれ
ensemble.RandomForestClassifier, svm.LinearSVC,neural network.MLPClassifier を使用した．ても，かなり高い分類精度を達成することが可能であることが判明した．

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公開される判決文の母集団の代表性に関する問

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題 [10] や，過学習の恐れが存在するが，本稿の背後[3] H. C. Gutteridge. Comparative aspects of legalにある関心は法領域で使用される言葉の語彙的性格をterminology. Tulane Law Review, Vol. 12, pp.

検討することにある．内容語で犯罪事実を表現すると401–411, 1937.

きの分類結果に鑑みると，罪名とそれに関連する犯罪[4] 橋内武, 堀田秀吾. 判決文はどう変わったか—裁判事実を表現する語彙との関連性が認められる．これは員制度以前と以後（その１）. 桃山学院大学綜合研

普通に予想されることであるが，その程度がかなり高究所紀要, Vol. 37, No. 3, pp. 223–231, 2012.

いことが示された．一方，内容語には及ばないものの，[5] Daniel Martin Katz, Michael J. Bommarito, and

機能語で犯罪事実を表現するときの分類精度は，罪名Josh Blackman. A general approach for predict-とそれに関連する犯罪事実を表現する文体との関連性

ing the behavior of the Supreme Court of theを示唆する．これをどう解釈するかは，今後さらに検United States. PLOS ONE, Vol. 12, No. 4, p.

討していきたい．

e0174698, 2017.

本稿は，これまで試行されてこなかった日本語判決[6] Mi-Young Kim, Ying Xu, and Randy Goebel.の推定を行ったという面では新しい．更に重要なのは，Legal question answering using ranking SVM

本研究は単に罪名推定の手法を日本語判決文に適用す

and syntactic/semantic similarity. In JSAI–isAI

るのではなく，事実記述などのテキスト情報のみを用2014 Workshops LNAI, Vol. 9067 of LNCS, pp.

い，罪名を推定するプロセスを通じ，法的ないし一般的244–258. 2015.

言語運用における適切性を判定することの第一歩とし[7] 榑松理樹, 山口高平. 法律知識の体系的定義として位置づけられることである．法律情報の提供と検索ての法律オントロジー. 人工知能学会誌, Vol. 19,の利便性の向上の他に，用語の概念間関係の解明とそ

No. 2, pp. 144–150, 2004.のような概念ネットワークの構築にも寄与することが[8] Yi-Hung Liu, Yen-Liang Chen, and Wu-Liang

期待される．

Ho.

今後の展開として，コーパスを充実させることが重Predicting associated statutes for legalproblems. Information Processing & Manage-要である．また，本稿では罪名のクラスを刑法に定め

ment, Vol. 51, pp. 194–211, 2015.

られた罪名に限定したが，分類の解像度を向上させる[9] Bing-Feng Luo, Yan-Song Feng, Jian-Bo Xu, Xi-には，刑法以外の法令や複数罪名を考慮し，マルチクラ

ang Zhang, and Dong-Yan Zhao. Learning to

ス・マルチラベル問題として解く必要がある．そのた

predict charges for criminal cases with legal ba-

めに，解釈可能性やデータのサイズと精度とのバラン

sis. In Proceedings of EMNLP, pp. 2727–2736,

スに注意を払いながら，ディープラーニング等を適用

2017.

し，結果を分析して解釈を与えるという作業のサイク[10] 矢野信. 言語資料としての「判決文」の分析にまつルを回すことを通し，罪名が表す概念とそれに関連しわる問題点. 第４回コーパス日本語ワークショッ

た記述との関係を明らかにしていく．

プ予稿集, pp. 291–298, 2013.

[11] 吉川克正, 村上明子. 文書—法令条文グラフを利用

参考文献[1] Nikolaos Aletras,

した法律文書解析. 言語処理学会第 22 回年次大会

Dimitrios Tsarapatsanis,

発表論文集, pp. 921–924, 2016.

Daniel Preoţiuc-Pietro, and Vasileios Lampos.
Predicting judicial decisions of the European
Court of Human Rights: A natural language
processing perspective.

PeerJ Computer Sci-ence, Vol. 2, p. e93, 2016.
[2] Kevin D. Ashley and Stefanie Brüninghaus. Automatically classifying case texts and predicting outcomes. Artificial Intelligence and Law,
Vol. 17, pp. 125–165, 2009.

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