人物の文中での役割の把握は，自然言語処理において広く重要な課題であり，特に法律分野の文書の処理では，その分析と利用のために必須と言える．本研究では，日本語の事前学習済みBERTモデルに対し，あらかじめ設定した人物語を重点的にマスクしたMaskedLanguageModelによる追加的な学習を，法律分野の文書を用いて行った．司法試験の問題文における人物役割語の推論に適用した結果,提案手法による性能向上を確認できた.

人物の文中での役割の把握は，自然言語処理において広く重要な課題であるが，役割間の関係性や階層など背後にある複雑な知識を反映させる必要があり，難易度の高いタスクといえる.法律分野は自然言語処理技術の利用が大きく期待されている応用分野の一つであり，そこでの人物役割把握は必須要素である．法律分野の文書処理では，こうした人物関係および役割の把握や専門性の高い用語といった難しい処理が重要になるが，そのための自然言語処理技術の性能は未だ不十分である.人物役割の先行研究にはたとえば物語テキストを対象とした登場人物の関係抽出[1]などがある.日本語法律文書を対象にした研究には，日本語法律BERT[2]を用いた重要箇所抽出[3]や司法試験自動解答を題材にしたBERTによる法律分野の含意関係認識[4]があるが，人物役割を推測するものは見当たらない．本研究では，法律分野の文章における人物関係および人物の役割の推測を目標とする.そのために,日本語事前学習済みBERTに対して，あらかじめ設定した人物役割語を他の語よりもマスクされやすくした処理を追加したMaskedLanguageModel(MLM)による追加学習を，日本語の法律文書を用いて行った．我が国の司法試験自動解答を題材とするCOLIEETask4で提供された問題を用いて，問題文中の人物役割語を推測する人物推論タスクを実行し，提案手法による性能向上を確認した．<問題番号:H18-32-5，正解ラベル:No><関連条文>第百九十二条取引行為によって，平穏に，かつ，公然と動産の占有を始めた者は，善意であり，かつ，過失がないときは，即時にその動産について行使する権利を取得する．<問題文>強迫を受けてした動産売買契約を取り消した売主は，取消し前に買主から当該動産を善意かつ無過失で買い受けた者に対して，所有権に基づいて，当該動産の返還を求めることができる．