Computer based methods for automatic sampling and correspondence table generation for similar regulations among multiple municipalities

基于计算机的方法，用于多个城市之间类似法规的自动抽样和对应表生成

• 批准号: 21500253
• 负责人: WAKAO Takeshi
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Dokkyo University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2009
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2009-04-01 至 2014-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21500253/
• 关键词: 言語処理; 都道府県; 道州制; 条例; 計算機; 自動抽出; アライメント; 例規; 地方分権; フライメント

For the purpose of clarifying differences in regulations among municipalities, we studied methods to automatically sample similar rules by computer and to automatically generate the clause-correspondence table between two municipalities. We initially converted codes of all Japanese prefectural governments, which are open on Website, into XML documents and demonstrated that TF-IDF method is effective to automatically generate the clause-correspondence table. However, the TF-IDF method requires too long. We investigated alternative methods with shorter computational time and identified that the length of longest common subsequence (LCS) among clause-headings is the most effective with the shortest time. We also clarified that the length of LCS is effective to automatically extract similar regulations from other prefectural governments. Thus, we concluded that our study should contribute to reducing workloads of legal sections of municipalities, especially when they would merge.

为了明确不同城市之间的法规差异，我们研究了通过计算机自动抽取相似规则和自动生成两个城市之间的条款对应表的方法。我们首先将所有日本县政府的代码，这是公开的网站，到XML文档，并证明了TF-IDF方法是有效的自动生成条款对应表。然而，TF-IDF方法需要太长时间。我们研究了计算时间更短的替代方法，并确定了最长的公共子序列（LCS）的子句标题之间的长度是最有效的最短的时间。我们还澄清了LCS的长度是有效的，可以自动从其他都道府县政府提取类似的法规。因此，我们的结论是，我们的研究应有助于减少工作量的法律的部分的城市，特别是当他们将合并。

项目成果

都道府県に共通する例規の自動抽出

自动提取各都道府县共同规定

• 发表时间: 2014
• 作者: 竹中要一;若尾岳志
• 通讯作者: 若尾岳志

無題

无标题

例規集XMLファイル群

XML 文件示例

豊橋技術科学大学

丰桥工业大学

全都道府県対応例規結果サンプル

各都道府县法规结果样本