自己相互情報量と単語群一致度を組み合わせた臨床研究関連法規の類似性評価の検討

ている.しかし、多忙な臨床業務をこなしながら、臨床研究は現在3つの指針・省令・法に則っておこれらの法規を完全に理解することは容易ではなこなわれている.これらの類似関係を可視化するこいため、これらの法令を扱う関連部署の支援を受けとで、臨床研究の研究者は多忙な診療業務をこなしることも多い.またこのような状況は臨床研究関連ながらも複数の法令の関係を解釈することができの法対応に限ったものではなく、例えば地方自治体る.本研究では、これらの法令の条文間の類似性をで定められる条例など、内容は類似するものの地域定量的に評価するために、相互情報量と複数の単語により異なる点などは法務の専門家の手作業によ(単語群)の一致度・一致単語群の発生頻度・そしてり比較されている[4].これらの作業に対し、コンこれらを組み合わせた類似尺度を提案した.類似性ピュータを用いた言語処理のアプローチを導入す推定精度の性能比較実験の結果、既存の尺度に比べることにより、作業コストの軽減が期待されている推定精度が改善された組み合わせがあったことを確[5][6][7][8].特に近年では、BERT[9]の文書ベクトル認した.機能やDoc2vec[10]などのDeepLearningを用いた法令間の条文比較などの取り組みも盛んになってい