法律文書は専門性が高いうえ、客観的な評価を求められるため、 自然言語処理の分野において非常に期待されている。 しかし、その文章は非常に複雑で多様な解析技術を要する。 そこで本論文では、まず司法試験自動解答を行うコンテスト型 ワークショップCOLIEE(Competition for Legal Information Extraction and Entailment)で配布されるテストデータを 要素ごとに手作業で分類し必要タスクごと(条件文抽出、否定形解釈) の概要をまとめた。そして特に人物関係に注目し、動詞や人物の役割を 基に法律文書の構造化の提案を行う。
