Abstract
特定の専門分野における専門知識をもとにして様々な事例にアドバイスや解決方法を提案する職業（例えば，弁護士や医師など）では，専門分野の知識体系からそれぞれの事例に関連する知識を論理的に導き出している．
事例と専門知識を関連付ける思考過程は暗黙知とされることが多く，特定の分野での専門家になるためには，専門知識を網羅した学習を行ったうえで，様々な状況に応じた知識の適用例を見聞きすることで，適切に紐つける方法を習得する必要がある．
本稿では，判例を対象として，事例（裁判に関わる事実）と専門知識（憲法条項）を自動的に紐付ける技術の有用性を検証する．
提案手法では，憲法条文を半教師あり非負値行列因子分解のテンプレートとして，裁判に関わる事実を示す文書集合を因子分解することで，裁判事例に関連する憲法条項の関連率を分析した．
判例ごとに判決文を参考に検証した結果，裁判事例に関連する憲法条項に適当な推定が行われていることを確認した．
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Information
Book title
第14回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム
Date of issue
2022/02/18
Date of presentation
2022/03/02
Location
オンライン
Citation
山本 京佳, 山西 良典, 松下 光範. 半教師ありNMFを用いた事案に関連する憲法条項の推定, 第14回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム, No.H43-4, 2022.