\subsection{研究背景}今日ある検索システムは，索引語を用いたキーワード検索が主流となっている．検索漏れを防ぐために，キーワードに指定した語の同意語や関連語も自動的に検索対象にするといった工夫が凝らされているものも幾つか存在する．しかし，一般にキーワードによる絞込みは難しく，検索結果からまさに必要とする情報に絞り込むには，その内容についての説明文などを検索要求と比べる必要があった．例えば，判例検索システムで今担当している事件に似ている状況で起こった過去の事件の判例を調査するとき，当該事件を記述する適切な5つ位のキーワードを指定してand検索をしても，該当して表示される判例数は100件程度になり，この中から当該事件の当事者の関係や諸事実の時間的・因果的関係などが最も類似している事件の判例を人手で探すには大変な労力が必要となる．検索システムが有能な秘書のように，必要な情報の説明を文章で与えるだけで検索対象の要約などの解説文の内容を考慮して最適な情報を掲示してくれると，ユーザの検索労力は大幅に軽減される．この検索を支援する研究のポイントは，２つの文章に記述されている内容の類似性を如何に機械的に計算するかである．本研究の詳細に入る前に，文章の類似性を評価することを要素として含むこれまでの研究についてまず述べることにする．篠原\cite{sinohara}らは，一文ごとの要約を行う目的で，コーパスから類似した文を検索しこれとの対比において省略可能な格要素を認定する手法を提案している．ここでの文章間の類似性の計算方法は，２文間に共通する述語列を求め，これに係っている格要素について，それらが名詞である場合，その意味属性を元に対応関係を，同一関係，同義関係，類似関係に分け，類似度の算出式を設定し，総合的な文間の類似度を求めている．ただし，ここでは，格が表層格であり，文間の関係や述語間（用言間）の格（時間的順序，論理関係，条件関係など）についての類似性は考慮されていない．黒橋ら\cite{kurohashi}は，係り受け構造解析における並列構造の範囲の同定において，キー文節前後の文節列同士の類似性を，自立語の一致，自立語の品詞の一致，自立語の意味的類似度，付属語の一致を元に計算し，類似度最大の文節列の組を求める方法を提案している．宇津呂ら\cite{uturo}は，用例間の類似度を用いて構造化された用例空間中を効率よく探索することにより，全用例探索を行わずに類似用例を高速に検索する手法について提案している．ここでは類似度テンプレートを用いた用例高速化に重きを置いている．この研究においては文章間の類似度を対応する語同士の表層格の対応および格要素の名詞の意味カテゴリの類似度をもとに計算している．兵藤ら\cite{hyoudo}は，表層的情報のみを用いて安定的かつ高精度に構文解析を行う骨格構造解析を用いて辞典の8万用例文について構文付きコーパスを作成し，これを対象として類似用例文検索システムを構築している．ここでの類似用例文検索では，入力された検索対象文を構文解析し，自立語，意味分類コード，機能語を対象とした索引表を作成し，それを用いて検索の絞込みを行い，次に索引表にコード化されている構造コード中の文節番号，係り受け文節番号，文節カテゴリコードを参照して用例文との構造一致があるかを検査している．田中ら\cite{tanaka}は，用例提示型の日英翻訳支援システムにおける検索手法として入力キーワードの語順とその出現位置の感覚を考慮した手法を提案している．検索手法としては，入力文字列を形態素解析して自立語を抽出し，これをキーワードとしAND検索を行っている．この際，AND検索だけでは不必要な文を拾いやすいので語順と変異を考慮した検索を行っている．これにより構文解析した結果と同じような効果を得ることができるとしている．村田ら\cite{murata}は，自然言語でかかれた知識データと質問文を，類似度に基づいて照合することにより，全自動で解を取り出すシステムを開発している．ここでの文間の類似度計算には，自立語同士の類似度については基本的にIDFの値を用い，同義語の場合はEDRの概念辞書などを用い，質問側の文節が疑問詞などを含む文節の場合は意味制約や選考に従った類似性を用いている．日本語文章を検索インタフェースに用いている研究には，京都大学総合情報メディアセンターで公開されているUnixの利用方法に関する藤井ら\cite{kyoudai}のアドバイスシステムがある．このシステムは質問文の構文木と解説文の条件部の構文木を比較し，一致点に対して重みを付けて合計することによって類似度を求め，最も類似する解説文の結果部を表示するというものである．一方，法律文を対象とした自然言語処理の研究としては，平松ら\cite{hiramatu}の要件効果構造に基づいた統語構造の解析や高尾ら\cite{takao}の並列構造の解析の研究がある．前者では，法律文の論理構造を的確に捉えるために，条文中の要件・効果などを表す表層要素を特定し，これを用いた制限言語モデルを単一化文法として記述し，これに基づく法律文の構文解析を行い，解析木と素性構造を出力している．後者では，前者の研究を受けて，係り受け解析時の並列構造の同定において，経験則に基づく制約を用いて間違った構文構造を除去し，次に並列要素の長さ，表層的・深層的類似性などに基づく評価を行い，並列構造の範囲を推定している．なお，ここでの並列構造の類似性判定においては黒橋らの方法を用いている．このように，これまでの研究における文の類似性は，述語を中心として，それに構文的に係っている語についてその表層格と意味素を基に計算しているものである．これらでは，２つの文章中の対応する語間の論理的や時系列的やその他の意味的な関係による結合の類似性については比較の対象外になっており，本研究の目的とする文章に記述されている事実の内容的な類似性を評価するには十分でない．\subsection{研究目的}本研究では，意味解析を用いた情報検索の一手法を提案する．具体的には「判例」を検索対象とし，自然言語で記述された「問い合わせ文」を検索質問とした判例検索システムJCare(JudicialCAseREtrieverbasedonsemanticgraphmatching)を開発する．判例検索は社会的にも有用性が高いので，これを検索対象とした．本システムでは，自然語意味解析により「問い合わせ文」と「判例」の双方を意味グラフに展開し，意味的に同型な部分グラフを求めることで類似度を算出する．これにより両者の内容にまで踏み込んだ検索を実現する．検索対象は「判例」の中でも「交通事故関連の判例」に絞り込む．「交通事故」の判例には，被告，原告，被害者などの``当事者''が存在し，それぞれの``当事者''が相互に「関係」を持つという特徴がある．この特徴により，照合時における比較基準が設定しやすくなる．