法令文では定義規定・略称規定が頻繁に使用されている（例：新型インフルエンザ等対策の推進を図るため、内閣に、新型インフルエンザ等対策推進会議（以下「会議」という。）を置く。）．これらの規定文は複雑になりやすく，読者の混乱や負担を生じさせうる．そこで本研究では，既存法では不十分であった定義規定・略称規定に関する文型を導入し，これに基づき正式名称と略称のペアを抽出するパターンベースの手法を提案する．結果，提案法は複雑な構造や文型に対応し，既存の手法や大規模言語モデルとの比較で高い精度を達成した．また，今後の法令解析研究の促進のために，実験で使用した正式名称と略称のペアのデータセットを公開する．

1.1背景法令や契約文書などの法律文書には，特定の用語を定義したり長い用語に対して略称を定めたりする文が多数含まれる．これらの定義規定や略称規定は，文書全体で高頻度に使用されるため，読者が初めて法律文書を読む際に混乱や負担を生じる原因の一つとして指摘されている[1,2]．一方で，こうした定義規定や略称規定を自動的に特定し，それらに注釈情報を付与できれば，法律文書の可読性向上や読者の理解促進に大きく寄与すると期待される．しかし，法律文書内における定義規定や略称規定は書式が多様であり，正確に自動検出・抽出を行うことは容易ではない．そこで本研究では，法令文に含まれる定義規定・略称規定を対象として，正式名称と略称のペアをより網羅的かつ高精度に抽出する手法の開発に取り組む．1.2関連研究中村ら[3,4]は，法令文中の定義規定や略称規定に焦点を当て，正規表現やパターン処理により正式名称と略称を抽出する手法を提案した．具体的には，定義・略称規定分の代表的な書式を定義し，それに対応する正規表現を開発することで自動抽出を実現した．しかし整理したパターンが限られているため，抽出できる正式名称と略称の種類やパターンに制限があり，抽出漏れの発生が課題である．金子[5]は，法令文中の読み替え規則を対象として，パターンに基づく手法を示している．そのパターンの構築手法は，定義規定・略称規定の解析にも応用可能な面がある．しかし，読み替え規則と定義規定・略称規定の文型は文法的にも目的上も大きく異なるため，金子の手法を直接適用することは難しく，新たなアプローチが求められる．近年では，大規模言語モデル（LLM）が自然言語処理のさまざまな分野で高い性能を示しており[6,7]，法令文書解析においても大きな可能性があると考えられる[8,9,10,11]．しかし，LLMを用いて定義規定・略称規定のペアを安定的に抽出するには，学習データの妥当性や日本語法令文特有の文型への対応が不十分となる場合が多く，さらには推論の再現性や信頼性の確保も課題となる．1.3貢献このように既存手法では，法令文の構文や複雑な括弧書きの扱いなどによって，抽出漏れや誤検出が起こりやすいという課題が残っている．そこで本研究では，法令文に含まれる定義規定・略称規定に対し，網羅的なパターンベース手法を提案し，その有効性を検証した．特に，大規模言語モデル（LLM）を含む他の手法と比較を行った結果，我々の提案手.法の方が高い精度を達成している．本研究の主な貢献は以下のとおりである．•我々は従来の研究で扱いきれていなかった，定義規定・略称規定特有の新たな文型を導入した．そしてそれらの文型に包括的に対応できるパターンベースの手法を開発した．•既存のパターンベース手法や，LLMを利用した手法と比較し，精度面で提案手法の優位性を明らかにした．•実際の法令文から抽出した定義規定・略称規定に手動で正答データをつけたデータセットを公開し1），法令文解析の研究促進のための基盤2）を提供した．