JP7442246B1 - Program, information processing method, and information processing device - Google Patents
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Abstract
【課題】児童福祉に関する行政機関または施設の業務を支援するプログラム等を提供すること。【解決手段】プログラムは、児童相談に関する文章データを取得し、児童相談に関する文章データを入力した場合に、一時保護の必要性に関する判定情報を出力するよう学習された第1学習モデルに、取得した文章データを入力して判定情報を出力する処理をコンピュータに実行させる。好適には、第1学習モデルは、一時保護の必要性の有無を出力する。さらに好適には、プログラムは、取得した文章データに対して、類似度の高い児童相談に関する文章データを抽出し、抽出した類似度の高い複数の文章データを出力する処理をコンピュータに実行させる。【選択図】図6[Problem] To provide programs that support the work of administrative agencies or facilities related to child welfare. [Solution] The program acquires text data related to child consultation, and when the text data related to child consultation is input, the first learning model is trained to output judgment information regarding the necessity of temporary protection. A computer is made to execute a process of inputting text data and outputting judgment information. Preferably, the first learning model outputs whether temporary protection is necessary. More preferably, the program causes the computer to execute a process of extracting sentence data related to child consultation with a high degree of similarity from the acquired sentence data, and outputting a plurality of extracted sentence data having a high degree of similarity. [Selection diagram] Figure 6
Description
本発明は、プログラム、情報処理方法、情報処理装置、および学習モデルの生成方法に関する。 The present invention relates to a program, an information processing method, an information processing device, and a learning model generation method.
令和2年度に児童相談所に寄せられた児童虐待に関する相談件数は20万件を超え、児童相談所、児童養護施設、および家庭児童相談室等の施設における業務が年々増加している。児童相談所においては、毎日、児童虐待に関する相談だけでなく、児童の養育または障害に関する相談等も含めて幅広く寄せられている。そのため、施設の職員の業務負荷が高まっている状況にある。 In FY2020, child guidance centers received more than 200,000 consultations regarding child abuse, and the number of consultations at facilities such as child guidance centers, child care facilities, and family and child consultation rooms is increasing year by year. Child Guidance Centers receive a wide range of inquiries every day, not only regarding child abuse, but also regarding child rearing and disabilities. As a result, the workload of facility staff is increasing.
こうした状況を踏まえ、職員の業務負担を軽減し、対人業務に多くの時間を確保することが求められている。そこで、児童虐待の相談業務を支援する技術が開示されている。たとえば、児童相談所の職員の意思決定を支援するための技術が開示されている(特許文献1)。 In light of this situation, there is a need to reduce the workload on staff and free up more time for interpersonal work. Therefore, technology has been disclosed to support child abuse counseling services. For example, a technology for supporting decision-making by staff at a child guidance center has been disclosed (Patent Document 1).
児童相談所では、児童福祉法に基づき、虐待が疑われる子どもを家庭から引き離す一時保護をおこなう。しかし、特許文献1に開示された技術は、一時保護をおこなうか否かを推定する推定精度を改善する余地がある。 Based on the Child Welfare Act, child guidance centers provide temporary protection by removing children suspected of abuse from their families. However, the technique disclosed in Patent Document 1 has room to improve the estimation accuracy for estimating whether or not to perform temporary protection.
一つの側面では、児童福祉に関する行政機関または施設の業務を支援するプログラム等を提供することを目的とする。 One aspect is the purpose of providing programs that support the work of administrative agencies or facilities related to child welfare.
一つの側面に係るプログラムは、児童相談に関する文章データを取得し、児童相談に関する文章データを入力した場合に、一時保護の必要性に関する判定情報を出力するよう学習された第1学習モデルに、取得した文章データを入力して判定情報を出力する処理をコンピュータに実行させる。 According to one aspect, the program acquires text data related to child consultation, and when the text data related to child consultation is input, the first learning model is trained to output judgment information regarding the necessity of temporary protection. The computer is made to execute a process of inputting the written text data and outputting judgment information.
一つの側面では、児童福祉に関する行政機関または施設の業務を支援するプログラム等を提供することができる。 In one aspect, it is possible to provide programs that support the work of administrative agencies or facilities related to child welfare.
[実施の形態1]
本実施の形態では、児童福祉に関する行政機関または施設の業務を支援する児童相談システムについて説明する。
[Embodiment 1]
In this embodiment, a child consultation system that supports the work of administrative agencies or facilities related to child welfare will be described.
本システムは、児童相談に関する文章データに基づいて、AI(Artificial Intelligence)に一時保護の必要性の有無を判定させる。文章データは、たとえば職員が普段の業務で作成する経過記録である。この経過記録は児童の情報が記録された文書であり、電話、面談、または各機関からの報告等を受けて職員が作成する。経過記録には、児童の家族構成、家庭環境、生活状況、性格、学校での様子、または主訴等が含まれている。本システムでは、後述する学習モデルに経過記録を入力し、所定の情報を出力させることで職員の業務を支援する。以下、文章データが経過記録であるものとして説明する。 This system uses AI (Artificial Intelligence) to determine whether temporary protection is necessary based on text data related to child consultation. The text data is, for example, a progress record created by staff members in their daily work. This progress record is a document that records the child's information, and is created by staff members after telephone calls, interviews, or reports from each agency. Progress records include the child's family structure, home environment, living situation, personality, behavior at school, and chief complaint. This system supports staff in their work by inputting progress records into a learning model, which will be described later, and outputting predetermined information. The text data will be described below as a progress record.
以下、本実施の形態を図面に基づいて説明する。 Hereinafter, this embodiment will be described based on the drawings.
図1は、情報処理装置10の構成例を示すブロック図である。情報処理装置10は、本システムを提供するサーバコンピュータまたはパーソナルコンピュータ等の情報機器である。本実施の形態では、一つのコンピュータが処理をおこなうものとして説明するが、複数のコンピュータが分散して処理をおこなってもよい。また、情報処理装置10が実行する一部の処理をクラウド上のサーバコンピュータが実行してもよい。
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of an
情報処理装置10は、制御部11、主記憶部12、通信部13、補助記憶部14、表示部15、および入力部16を含む。
The
制御部11は一または複数のCPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro-Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)もしくは量子プロセッサ等のプロセッサであり、種々の情報処理を実行する。
The
主記憶部12はSRAM(Static Random Access Memory)またはDRAM(Dynamic Random Access Memory)等の一時記憶領域であり、制御部11が処理を実行するうえで必要なデータを一時的に記憶する。
The
通信部13は、インターネットまたはLAN(Local Area Network)等の通信ネットワークに接続するための通信インタフェースである。
The
補助記憶部14は、SSD(Solid State Drive)またはHDD(Hard Disk Drive)等のメモリである。
The
表示部15は液晶ディスプレイまたは有機EL(Electro Luminescence)ディスプレイ等の表示画面であり、画像を表示する。表示部15は、後述するリスク判定用フォーマットおよび判定情報が含まれる結果画面を表示する。
The
入力部16はタッチパネルまたは機械式操作ボタン等の入力インタフェースであり、職員から操作入力を受け付ける。入力部16は、職員の音声指令を収集するマイクロフォンであってもよい。
The
補助記憶部14は、情報処理装置10に処理を実行させるプログラム(プログラム製品)140、第1学習モデル141、第2学習モデル142、第3学習モデル143、第4学習モデル144、第5学習モデル145、児童相談所DB(data base)150、およびその他のデータを記憶している。
The
なお、情報処理装置10は可搬型記憶媒体10aを読み取る読取部を備え、可搬型記憶媒体10aからプログラム140を読み込んでもよい。また、情報処理装置10は、通信ネットワークを介して他のコンピュータからプログラム140をダウンロードしてもよい。
Note that the
プログラム140は、単一のコンピュータ上で、または1つのサイトにおいて配置されるか、もしくは複数のサイトにわたって分散され、通信ネットワークによって相互に接続された複数のコンピュータ上で実行されるように展開することができる。
本実施の形態では、情報処理装置10が各学習モデルを学習する場合を説明するが、他のコンピュータが学習モデルを学習してもよい。その後、学習モデルを情報処理装置10へデプロイする。
In this embodiment, a case will be described in which the
図2は、児童相談所DB150のデータレイアウトを示す説明図である。児童相談所DB150は、過去、児童相談所に寄せられた相談事例に基づいて、実際の経過記録および児童情報を記憶してあるDBである。児童相談所DB150は、児童ID(Identifier)、児童情報、氏名、性別、学年、年齢、相談事例ID、記名者、経過記録、および一時保護の有無のフィールドを記憶するDBである。
FIG. 2 is an explanatory diagram showing the data layout of the child
児童IDフィールドは、児童を識別するための識別情報を記憶する。児童情報フィールドは、対応する児童の氏名、性別、学年、および年齢を記憶する。氏名フィールドは、対応する児童の氏名を記憶する。性別フィールドは、対応する児童の性別(たとえば男または女)を記憶する。学年フィールドは、対応する児童の年齢階層を示す学年を記憶する。年齢フィールドは、対応する児童の年齢を記憶する。 The child ID field stores identification information for identifying the child. The child information field stores the name, gender, grade, and age of the corresponding child. The name field stores the name of the corresponding child. The gender field stores the gender (eg, male or female) of the corresponding child. The grade field stores the grade indicating the age group of the corresponding child. The age field stores the age of the corresponding child.
相談事例IDフィールドは、児童相談に関する事例を識別するための識別情報を記憶する。記名者フィールドは、該当する相談事例を作成した職員の氏名を記憶する。経過記録フィールドは、児童相談に関する経過記録を記憶する。一時保護の有無フィールドは、該当する相談事例の一時保護の有無について記憶する。 The consultation case ID field stores identification information for identifying cases related to child consultation. The name field stores the name of the staff member who created the corresponding consultation case. The progress record field stores progress records regarding child consultation. The presence/absence of temporary protection field stores the presence or absence of temporary protection for the corresponding consultation case.
図3は、第1学習モデル141の構成例を示す模式図である。
FIG. 3 is a schematic diagram showing a configuration example of the
第1学習モデル141は、児童相談に関する経過記録を入力した場合に、一時保護の必要性に関する判定情報を出力するよう学習された学習モデルである。第1学習モデル141は、たとえばBERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)である。
The
BERTはTransformersによる双方向のエンコード表現を用いた自然言語処理モデルであり、Transformer Encoderをネットワーク状に結合させて構成される。BERTは、経過記録がトークン(たとえば単語)に分割されたものを入力として受け、それぞれのトークンに対応するベクトルを出力する。 BERT is a natural language processing model that uses bidirectional encoded expression using Transformers, and is configured by connecting Transformer Encoders in a network. BERT receives as input a progress record divided into tokens (eg, words) and outputs a vector corresponding to each token.
なお、第1学習モデル141は、BERTのほか、LSTM(Long Short Term Memory)、RNN(Recurrent Neural Network)、GPT(Generative Pre-trained Transformer)、SVM(Support Vector Machine)、Seq2Seq(Sequence to Sequence)、ランダムフォレスト、または決定木等のモデルで推論処理をおこなってもよい。
In addition to BERT, the
判定情報は、たとえば一時保護の必要性の有無、一時保護の必要性の確率、または一時保護の必要性のレベル等の出力データである。 The determination information is, for example, output data such as whether temporary protection is necessary, the probability of temporary protection being necessary, or the level of temporary protection necessity.
図4は、第1学習モデル141の生成処理手順を示すフローチャートである。情報処理装置10の制御部11は、プログラム140に基づき以下の処理を実行する。
FIG. 4 is a flowchart showing the procedure for generating the
制御部11は、児童相談所DB150から経過記録を取得する(ステップS101)。職員は、取得した経過記録に対応付けて判定情報を入力する。制御部11は、判定情報の入力を受け付ける(ステップS102)。
The
制御部11は、経過記録と判定情報とを対応付けた訓練データを児童相談所DB150に記憶する(ステップS103)。ここで、ステップS101およびステップS102において、経過記録が入力情報であり、判定情報が出力情報である。制御部11は、多数の相談事例について同様の処理をおこない、複数の訓練データセットを児童相談所DB150に記憶する(ステップS104)。
The
制御部11は、訓練データセットを用いて第1学習モデル141を生成する(ステップS105)。具体的には、情報処理装置10は、第1学習モデル141から出力される値と実際の一時保護の有無とに差異が生じなくなるように、たとえば誤差逆伝播法(Backpropagation)を用いてパラメータを最適化し、最終的な第1学習モデル141を生成する。制御部11は、一連の処理を終了する。
The
次に、児童相談所において本システムが利用される際の各種機能について説明する。各種機能には、一時保護の判定、類似事例の抽出、および経過記録中の一文の抽出等が含まれる。 Next, various functions when this system is used at a child guidance center will be explained. Various functions include determining temporary protection, extracting similar cases, and extracting sentences from progress records.
[一時保護の判定]
職員は情報処理装置10を通じて新規の経過記録を入力する。情報処理装置10は、入力された新規の経過記録を第1学習モデル141に入力し、判定情報として、一時保護の必要性の有無を取得する。
[Determination of temporary protection]
The employee inputs a new progress record through the
情報処理装置10は、新規の経過記録に対して児童IDおよび相談事例IDを付与する。情報処理装置10は、児童ID、相談事例ID、および一時保護の必要性の有無を対応付けて児童相談所DB150に記憶する。情報処理装置10は対象児童の児童IDを検索し、図5で後述する判定情報を表示する。
The
図5は、情報処理装置10が出力する判定情報の結果画面の一例である。
FIG. 5 is an example of a result screen of the determination information output by the
情報処理装置10の表示部15が表示する結果画面には、該当する相談事例について、児童情報、一時保護の必要性の有無、および過去の類似事例等が含まれる。
The result screen displayed by the
児童情報は、たとえば児童IDおよび氏名等である。情報処理装置10は、児童相談所DB150から児童情報を読み出して表示する。
The child information includes, for example, a child ID and name. The
一時保護の必要性の有無は、相談を受けている児童に対して一時保護を実施するかについて、職員が最終決定する際に用いられる情報である。第1学習モデル141は、一時保護の必要性の有無について、たとえば0から1の間の値を出力する。それぞれの値にはリスクの程度が対応付けられている。具体的には、情報処理装置10は、値が0であればリスク0、値が0.5であればリスク5、値が1であればリスク10のように表示する。
Whether or not temporary protection is necessary is information used by staff when making the final decision as to whether temporary protection should be implemented for the child being consulted. The
また、情報処理装置10は、Attention機構により、判定情報の出力に寄与した経過記録の一部分(たとえば文章または単語)を特定する。具体的には、情報処理装置10は、経過記録の一部分同士の内積に基づいてAttentionした経過記録の一部分を抽出する。情報処理装置10は、経過記録の一部分を表示部15に表示する際に、該当箇所を太字にする、または該当箇所に下線を付す等の強調表示をおこなう。これにより、職員の視認性を高めて判断を支援する。その他、情報処理装置10は、SHAP値等を求めることにより経過記録の一部分を特定してもよい。
Further, the
情報処理装置10は、あらかじめ設定された閾値に基づいて一時保護の必要性の有無を特定する。情報処理装置10は、閾値が設定値以上(たとえば0.5以上)である場合に一時保護の必要性ありと特定し、閾値が設定値未満(たとえば0.5未満)である場合に一時保護の必要性なしと特定する。
The
職員は、情報処理装置10の入力部16を通じて、第1学習モデル141が出力する一時保護判定の閾値を設定することができる。情報処理装置10は、職員から閾値の入力を受け付けることによって閾値を更新する。たとえば、閾値を0.5から0.7に設定変更すると、一時保護が必要であると判定される児童が減る。これにより、一時保護所の定員に応じた人数調整が可能となり、職員の業務負担の軽減につながる。
The staff member can set the threshold value for the temporary protection determination output by the
過去の類似事例は、新規で取得した経過記録と類似する経過記録である。過去の類似事例には、相談事例ID、経過記録、および実際の一時保護の有無が含まれる。情報処理装置10は、後述する類似事例の抽出処理により、過去の類似事例を児童相談所DB150から抽出して表示する。職員は過去の類似事例を参照することで、総合的に一時保護の必要性について判断することができる。
A past similar case is a progress record that is similar to a newly acquired progress record. Past similar cases include the consultation case ID, progress record, and whether or not temporary protection was actually obtained. The
図5では、児童ID:A220、児童名:aaa、相談事例ID:C250の経過記録と「リスクの程度」を表すインジケーターとが示されている。このインジケーターは、第1学習モデル141が出力する値に対応させてリスクの程度を示す「11段階」の数直線である。出力された値が0.5未満であれば、リスクの程度が低いとして半分より左側に矢印が表示される。一方、出力された値が0.5以上であれば、リスクの程度が高いとして半分より右側に矢印が表示される。なお、出力される値と対応するリスクの程度の段階とは例示であり、11段階に限定されない。
In FIG. 5, a progress record of child ID: A220, child name: aaa, consultation case ID: C250, and an indicator representing the "degree of risk" are shown. This indicator is an "11-step" number line that indicates the degree of risk in correspondence with the value output by the
本経過記録において、情報処理装置10は「一時保護の必要性あり」と判定し、該当する方に「〇」を表示している。情報処理装置10は、判定情報の出力に寄与した「親が子どもに大ケガを負わせた。」という文章に下線を付して強調表示している。第1学習モデル141は値を0.8と算出し、当該値に対応するリスクの程度を、インジケーター上に数値および矢印(図5では「リスク8」)で表示している。さらに、情報処理装置10は、過去の類似事例を3つ(C102、C042、およびC008)表示している。
In this progress record, the
また、情報処理装置10は、インジケーター上において、リスク5およびリスク6の範囲に「要精査」と表示する。これは、第1学習モデル141が出力した値が0.5から0.6の間である場合に、一時保護の必要性に関して確実性が担保できないことから、職員に注意喚起するための表示である。もしインジケーター上の矢印が「要精査」の範囲内にあれば、職員がより精査して一時保護の必要性を判断する必要がある。
Further, the
なお、「要精査」とする範囲は0.5から0.6の間であることに限定されず、他の値の範囲を「要精査」としてもよい。 Note that the range of "requiring close examination" is not limited to between 0.5 and 0.6, and other value ranges may be set as "necessary of close examination."
図6は、情報処理装置10が実行するプログラム140の処理手順を示すフローチャートである。情報処理装置10の制御部11は、プログラム140に基づき以下の処理を実行する。
FIG. 6 is a flowchart showing the processing procedure of the
制御部11は、児童相談に関する経過記録を取得する(ステップS201)。制御部11は、第1学習モデル141を読み出す(ステップS202)。制御部11は、取得した経過記録を第1学習モデル141に入力する(ステップS203)。制御部11は、第1学習モデル141が出力した値を取得する(ステップS204)。
The
制御部11は、取得した値と、あらかじめ設定された閾値とを比較して、取得した値が閾値以上であるか否かを判定する(ステップS205)。閾値以上である場合(ステップS205:YES)、制御部11は、一時保護の必要性ありと特定し、相談事例IDに対応付けて児童相談所DB150に記憶する(ステップS206)。一方、閾値以上ではない場合(ステップS205:NO)、制御部11は、一時保護の必要性なしと特定し、相談事例IDに対応付けて児童相談所DB150に記憶する(ステップS207)。
The
制御部11は、類似事例の抽出のサブルーチンを起動する(ステップS208)。類似事例の抽出のサブルーチンは、児童相談所DB150から本事例と類似した経過記録を抽出し、当該経過記録および当該経過記録の一時保護の有無を表示するサブルーチンである。この処理の流れは図7にて後述する。
The
制御部11は、相談事例IDに対応する一時保護の必要性の有無およびインジケーターを表示部15に表示させる(ステップS209)。制御部11は、Attention機構により、判定情報の出力に寄与した経過記録の一部分を特定して強調表示する(ステップS210)。制御部11は、一連の処理を終了する。
The
[類似事例の抽出]
情報処理装置10は、新規の経過記録(以下、新規事例)と複数ある過去の経過記録(以下、過去事例)とをベクトル化した後、ベクトル同士を比較してコサイン類似度を算出する。情報処理装置10は、算出したコサイン類似度に基づき、新規事例に類似した過去事例を抽出する。コサイン類似度は0から1の間で表現され、値が1に近いほど文章間の類似度が高い。
[Extraction of similar cases]
The
具体的に、児童相談所DB150に過去事例が5つ記憶されている場合を考えると、情報処理装置10は、「新規事例のベクトル」と5つの「過去事例のベクトル」とをそれぞれ比較して、過去事例ごとにコサイン類似度を5つ算出する。情報処理装置10は、算出したコサイン類似度に基づき、5つの過去事例から所定数の過去事例を抽出する。
Specifically, considering the case where five past cases are stored in the child
情報処理装置10は、所定数の過去事例を児童相談所DB150から抽出して表示部15に表示するとともに、抽出した過去事例における一時保護の有無を読み出して表示部15に表示する。
The
なお、上述したコサイン類似度による過去事例の抽出処理のほか、学習済みの学習モデルを用いて、新規事例に類似する過去事例を抽出してもよい。その場合、情報処理装置10は、2つの経過記録を入力した際に、経過記録間の類似性の有無を出力するよう学習された学習モデルを用いて、「類似性あり」と出力された過去事例を特定する。
In addition to the process of extracting past cases using the cosine similarity described above, past cases similar to the new case may be extracted using a trained learning model. In that case, when the
また、上述した所定数の過去事例を抽出する処理に限定されず、情報処理装置10は、所定の閾値以上であるコサイン類似度を持つ過去事例を抽出してもよい。
Furthermore, the
その他、情報処理装置10は、2つの経過記録中に登場する所定のキーワード(たとえば暴力)の一致数に基づいて類似度の高低を特定した後、類似度の高い経過記録をいくつか抽出してもよい。
In addition, the
図7は、類似事例の抽出のサブルーチンにおける処理手順を示すフローチャートである。情報処理装置10の制御部11は、プログラム140に基づき以下の処理を実行する。
FIG. 7 is a flowchart showing the processing procedure in the similar case extraction subroutine. The
制御部11は、児童相談所DB150から過去事例を読み出す(ステップS301)。制御部11は、新規事例と複数の過去事例とを比較してコサイン類似度を算出する(ステップS302)。具体的には、制御部11は、コサイン類似度を文章ごとに算出して、コサイン類似度が高い順に複数の文章を特定する。制御部11は、算出したコサイン類似度に基づき、類似度の高い過去事例を複数抽出する(ステップS303)。
The
制御部11は、各過去事例に対応する一時保護の有無を読み出す(ステップS304)。制御部11は、抽出した複数の経過記録とともに、当該過去事例に対応する実際の一時保護の有無を表示部15に表示させる(ステップS305)。制御部11は、一連の処理を終了する。
The
[経過記録中の一文の抽出]
児童虐待を防止するうえで、早期発見および早期対応のみならず、「発生予防」から「虐待を受けた子どもの自立」に至るまでの各段階において、多様な関係機関による支援が必要である。さらに、児童相談に関する各相談事例の状況に応じて、児童相談所および市町村の間での適切な連携が望まれている。そのため、児童相談所および市町村が把握する「児童虐待」または「児童虐待が疑われる」相談事例に関して、円滑な情報共有を図るためにリスク判定用フォーマットが使用されている。本実施の形態では、リスク判定用フォーマットがリスクアセスメントシートであるものとして説明する。
[Extraction of a sentence from the progress record]
In order to prevent child abuse, support from a variety of related organizations is required not only for early detection and early response, but also at each stage from ``prevention'' to ``helping abused children become independent.'' Furthermore, appropriate collaboration between child guidance centers and municipalities is desired, depending on the circumstances of each child consultation case. For this reason, a risk assessment format is used to facilitate information sharing regarding consultation cases of "child abuse" or "suspected child abuse" that child guidance centers and municipalities are aware of. This embodiment will be described assuming that the risk determination format is a risk assessment sheet.
リスクアセスメントシートには、虐待状況、子どもの状況、世帯の状況、および保護者の状況等の、一時保護の必要性を判定するための判定用項目が設けられており、職員がそれぞれの判定用項目に対して把握した状況を記録できるよう構成されている。職員は相談事例の事実関係を整理し、一時保護の必要性を判断するため、このリスクアセスメントシートを活用する。 The risk assessment sheet has judgment items for determining the necessity of temporary protection, such as abuse status, child situation, household situation, and guardian situation, and staff members can It is structured so that the situation understood for each item can be recorded. Staff use this risk assessment sheet to organize the facts of the case and determine the need for temporary protection.
現状、職員が膨大な経過記録を読み込んだ後、リスクアセスメントシートに必要事項を記載しているが、本システムにより、リスクアセスメントシートの判定用項目と関連性が高い文章が経過記録から自動的に抽出される。自動抽出の際には、職員が情報処理装置10を通じて新規の経過記録を入力すると、情報処理装置10は当該経過記録から一文を抽出するとともに、判定用項目と関連性の高い一文を判定用項目ごとに分類して表示する。
Currently, staff read a huge amount of progress records and then enter the necessary information on the risk assessment sheet, but with this system, sentences that are highly relevant to the judgment items on the risk assessment sheet are automatically extracted from the progress records. Extracted. During automatic extraction, when a staff member inputs a new progress record through the
具体的には、情報処理装置10は、抽出した一文と、判定用項目に対応付けてある複数のモデル文との類似度を複数算出する。情報処理装置10は、27個ある判定用項目ごとに、複数のモデル文をあらかじめ補助記憶部14に記憶しておく。モデル文は、たとえば、判定用項目が身体的虐待である場合、「親から繰り返し暴力を受けている」「子どもの身体に叩かれたあざがある」等の、身体的虐待が認められる際の典型的な状況を表す文章であり、事前に職員が作成しておく。
Specifically, the
情報処理装置10は、各一文について算出した複数の類似度に基づき、判定用項目に関連する所定数の一文を決定する。類似度計算は、判定用項目に対応付けてある複数のモデル文の「項目ベクトル」を特定して処理されるのが好ましいが、この処理については後述する。
The
図8は、経過記録に含まれる一文ごとの類似度を示す模式図である。判定用項目が「身体的虐待」である場合に、経過記録中の一文を4つ抽出する例を示す。 FIG. 8 is a schematic diagram showing the degree of similarity for each sentence included in the progress record. An example will be shown in which four sentences in the progress record are extracted when the judgment item is "physical abuse."
情報処理装置10は、経過記録から以下の文章を抽出する。
文1:子どもと母の母子家庭。
文2:子どもは不登校ぎみである。
文3:父親から暴力を受けている可能性がある。
文4:子どもの足にはあざがある。
The
Sentence 1: A single-parent household with children and mothers.
Sentence 2: The child is on the verge of not going to school.
Sentence 3: There is a possibility that she has been subjected to violence from her father.
Sentence 4: The child has a bruise on his leg.
情報処理装置10は、「身体的虐待」に対応付けられた2つのモデル文を補助記憶部14から読み出す。なお、このモデル文の数はいくつであってもよいが、4つから7つ程度が好ましい。
モデル文1:親から繰り返し暴力を受けている。
モデル文2:子どもの身体に叩かれたあざがある。
The
Model sentence 1: I have been repeatedly assaulted by my parents.
Model sentence 2: There are bruises on the child's body from being hit.
図8に示すように、情報処理装置10は、経過記録中の文1から文4とモデル文1およびモデル文2とをそれぞれ比較して類似度を複数算出する。情報処理装置10は、経過記録中の各一文について算出した複数の類似度に基づき、「身体的虐待」に関連する所定数の一文を決定する。たとえば、類似度が高い上位2つの文章として、類似度が0.9の「文4:子どもの足にはあざがある」、類似度が0.8の「文3:父親から暴力を受けている可能性がある」の2文が決定されている。
As shown in FIG. 8, the
情報処理装置10は、上述した処理を判定用項目ごとにおこない、該当の判定用項目と関連性の高い複数の一文を分類する。
The
図9は、情報処理装置10の表示部15が表示する画面例である。
FIG. 9 is an example of a screen displayed by the
図9Aは、判定用項目ごとの分類結果画面の一例である。図9Aの分類結果画面には、児童情報(たとえば児童IDおよび氏名)、判定用項目、類似度、経過記録中の一文、リスクレベルを入力するためのチェックボックス200、およびドロップダウン201が含まれる。
FIG. 9A is an example of a classification result screen for each determination item. The classification result screen in FIG. 9A includes child information (for example, child ID and name), judgment items, similarity, a sentence in the progress record, a
図9Aに示すように、情報処理装置10は、上述の処理によって決定した経過記録中の一文を判定用項目ごとに並べるとともに、モデル文との間で算出した類似度を表示する。情報処理装置10は、算出した類似度が高い順に、経過記録中の一文を上から並べて表示する。
As shown in FIG. 9A, the
職員は情報処理装置10が表示する経過記録中の一文をもとに、リスクレベルを入力する作業をおこなう。職員が情報処理装置10を通じてチェックボックス200を選択すると、リスクレベルを入力するためのドロップダウン201が表示部15に表示される。
The employee performs the task of inputting the risk level based on a sentence in the progress record displayed by the
ドロップダウン201には、複数段階のリスクレベルが選択可能に表示される。リスクレベルはたとえば6段階で表され、緊急で介入を検討する「リスクS」、高リスクの「リスクI」、中リスクの「リスクII」、低リスクの「リスクIII」、リスクがない「問題なし」、リスク評価不能の「不明」がある。 A drop-down 201 displays multiple risk levels that can be selected. For example, the risk level is expressed in six stages: "Risk S", which requires urgent intervention, "Risk I", which is high risk, "Risk II", which is medium risk, "Risk III", which is low risk, and "Problem", where there is no risk. There are "none" and "unknown" where risk assessment is not possible.
リスクレベルの入力作業の際、職員は「子どもの足にはあざがある」という状況に対して、リスクレベルを「リスクS」、「父親から暴力を受けている可能性がある」という状況に対して、リスクレベルを「リスクIII」と判断する。職員は、このようなリスクレベルを情報処理装置10の入力部16を通じて入力する。情報処理装置10は、入力を受け付けたリスクレベルを児童IDおよび判定用項目に対応付けて記憶する。
When inputting the risk level, the staff will set the risk level to ``Risk S'' for the situation ``The child has a bruise on his leg,'' and the situation ``The child may be experiencing violence from his father.'' However, the risk level is determined to be "Risk III". A staff member inputs such a risk level through the
以上のように、職員は自動抽出された文章(たとえば文4および文3)を確認することで、膨大な経過記録を読み込むことなしに、リスクレベルを効率的に入力することができる。これにより、効率的にリスクアセスメントシートを作成でき、対人業務に時間を割くことができる。
As described above, by checking the automatically extracted sentences (for example,
図9Bは、リスクアセスメントシートの一例である。 FIG. 9B is an example of a risk assessment sheet.
図9Bに示すように、リスクアセスメントシートは、図9Aでの入力内容が反映された状態で表示される。具体的には、情報処理装置10は、判定用項目を含むリスクアセスメントシートを表示するとともに、図9Aにて職員から入力されたリスクレベルに基づいて該当箇所を強調表示する。これにより、職員が重要箇所を見落とすおそれを減らすことが可能である。
As shown in FIG. 9B, the risk assessment sheet is displayed with the input contents in FIG. 9A reflected. Specifically, the
情報処理装置10は、あらかじめリスクレベルに対応した強調表示に関する表示形式を補助記憶部14に記憶しておく。たとえば、情報処理装置10は、緊急性を要する「リスクS」の判定用項目を赤色(図9Bの例では濃いハッチング)、リスクレベルが低い「リスクIII」の判定用項目を黄色(図9Bの例では淡いハッチング)で表示することで視認性を高める。
The
なお、職員がリスクレベルを手動で入力するほか、AIでリスクレベルを特定してもよい。具体的には、経過記録中の複数の一文を入力した場合に、リスクレベルを出力する学習モデルを用意する。情報処理装置10は、複数の一文を学習モデルに入力し、リスクレベルを特定する。
In addition to manually inputting the risk level by staff, AI may also be used to specify the risk level. Specifically, a learning model is prepared that outputs a risk level when multiple sentences from a progress record are input. The
図10は、情報処理装置10が実行するプログラム140の処理手順を示すフローチャートである。情報処理装置10の制御部11は、プログラム140に基づき以下の処理を実行する。
FIG. 10 is a flowchart showing the processing procedure of the
制御部11は、児童相談に関する経過記録を取得する(ステップS401)。制御部11は、取得した経過記録から一文を抽出する(ステップS402)。制御部11は、経過記録中の複数の文とモデル文とをそれぞれ比較して類似度を複数算出する(ステップS403)。制御部11は、経過記録中の各一文について算出した複数の類似度に基づき、該当の判定用項目に関連する所定数の一文を決定する(ステップS404)。制御部11は、この処理を複数の判定用項目でおこなう。
The
制御部11は、決定した一文を複数の判定用項目ごとに分類し、分類した分類結果を出力する(ステップS405)。制御部11は、職員から入力部16を通じて判定用項目ごとにリスクレベルの入力を受け付ける(ステップS406)。制御部11は、項目に対応するリスクレベルの入力内容に基づき、リスクアセスメントシートの該当箇所を強調表示する(ステップS407)。制御部11は、一連の処理を終了する。
The
以上、一時保護の判定、類似事例の抽出、および経過記録中の一文の抽出によって、職員の業務負担を軽減することができる。 As described above, the work burden on staff can be reduced by determining temporary protection, extracting similar cases, and extracting sentences from progress records.
なお、モデル文を作成する効果は、たとえば次の通りである。 Note that the effects of creating a model sentence are, for example, as follows.
モデル文を判定用項目ごとに複数作成することで、訓練データを作成することができる。SentenceBERTなどの自然言語処理のモデルは、トリプレット型の訓練データにより学習を行うことで精度を高めることができる。トリプレット型の訓練データとは、文A(左側)、文B(中央)、文C(右側)の3つ文のセットであり、文Aと文Bは類似度の高い文の組み合わせ、文Aと文Cは類似度の低い文の組み合わせになるように作成する。 Training data can be created by creating multiple model sentences for each judgment item. Natural language processing models such as SentenceBERT can improve their accuracy by learning from triplet training data. Triplet-type training data is a set of three sentences: sentence A (left side), sentence B (middle), and sentence C (right side), where sentences A and B are a combination of sentences with high similarity, and sentence A is a combination of sentences with high similarity. and sentence C are created so that they are a combination of sentences with a low degree of similarity.
このようなトリプレット型の学習データは、モデル文を判定用項目ごとに複数作成し以下のアルゴリズムを実施することで作成できる。 Such triplet-type learning data can be created by creating a plurality of model sentences for each judgment item and implementing the following algorithm.
判定用項目jのi番目のモデル文を文i,jと表すとして、それを一般化すると以下のような表記になる。
左側:文i=p,j=q
中央:文any i≠p,j=q
右側:文any i, any j≠q
Assuming that the i-th model sentence of judgment item j is expressed as sentence i,j, generalizing it will result in the following notation.
Left side: sentence i=p,j=q
Center: Sentence any i≠p,j=q
Right side: sentence any i, any j≠q
1)左側として判定用項目qのp番目の文を取得し、中央として同じ判定用項目qのp番目以外の文を取得する。この組み合わせは、仮にモデル文が5つずつある場合は、10組となる。
2)右側には、qと異なる判定用項目に含まれる文を取得する。判定用項目が27ある場合、qと異なる判定用項目は26あることから、それに5を乗じることにより130通りのモデル文が存在する。
3)1)で作成した左側と中央の組み合わせに、2)で取得した文を追加することで、10×130=1300通りのトリプレットを作成できる。
4)これを、全ての判定用項目に対しておこなうことで、1300×27=35100通りのトリプレットを作成することができ、学習に利用することができる。
1) The p-th sentence of the judgment item q is acquired as the left side, and the sentences other than the p-th sentence of the same judgment item q are acquired as the center. If there are five model sentences each, there will be 10 combinations.
2) On the right side, sentences included in judgment items different from q are obtained. When there are 27 judgment items, there are 26 judgment items that are different from q, so by multiplying this by 5, there are 130 different model sentences.
3) By adding the sentences obtained in 2) to the left and center combinations created in 1), 10 x 130 = 1300 triplets can be created.
4) By doing this for all the determination items, 1300×27=35100 triplets can be created, which can be used for learning.
次に、「項目ベクトル」を用いた処理について説明する。図8にて説明した類似度計算では、モデル文のベクトルのみで類似度を算出するため、判定用項目と意味的に類似しない一文が抽出されることがある。 Next, processing using the "item vector" will be explained. In the similarity calculation described with reference to FIG. 8, since the similarity is calculated only using the vector of the model sentence, a sentence that is not semantically similar to the determination item may be extracted.
具体的には、モデル文が「親から繰り返し暴力を受けている」の場合に、「兄から繰り返し馬鹿にされている」という意味的に合致しない一文が不適切に抽出されることがある。これは、「繰り返し」という身体的虐待とは無関係な単語が類似しているために生じる誤りである。つまり、単純にモデル文と抽出した一文とで類似度を求めると、目的の類似度が求まらず、意味的に類似しない一文が抽出されてしまう。この誤りを回避するため、以下の処理をおこなう。 Specifically, when the model sentence is ``I have been repeatedly assaulted by my parents,'' a sentence that does not match the semantics of ``I have been repeatedly made fun of by my older brother'' may be inappropriately extracted. This is an error caused by the similarity of the words "repeated" which have nothing to do with physical abuse. In other words, if the degree of similarity is simply determined between the model sentence and the extracted sentence, the desired degree of similarity will not be obtained, and a sentence that is not semantically similar will be extracted. To avoid this error, perform the following processing.
情報処理装置10は、判定用項目に対応付けてある複数のモデル文の項目ベクトルを特定する。項目ベクトルは複数のモデル文に共通するベクトルであり、たとえば、図8にて用いたモデル文1およびモデル文2に共通するベクトルのことを指す。項目ベクトルは、主成分得点または平均値等により特定される。
The
情報処理装置10は、判定用項目のモデル文のベクトルと項目ベクトルとに基づき、各モデル文の合成ベクトルを主成分得点または平均値により特定する。このとき算出される合成ベクトルは、登録したモデル文の数だけ算出される。具体的には、情報処理装置10は、モデル文1およびモデル文2の2つに基づいて項目ベクトルを特定した後、モデル文1と項目ベクトルを合成した合成ベクトル1と、モデル文2と項目ベクトルを合成した合成ベクトル2とを特定する。その後、情報処理装置10は、経過記録から抽出した一文のベクトルと、合成ベクトル1および合成ベクトル2との類似度を複数算出する。
The
たとえば、合成ベクトル1と文1との類似度を計算すると類似度1-1が算出され、合成ベクトル2と文1との類似度を計算すると類似度2-1が算出される。同様にして、情報処理装置10は、抽出した一文の数だけ合成ベクトルとの類似度を複数算出する。つまり、経過記録中に含まれる文章が4つなら、2×4=8個の類似度が算出される。
For example, when calculating the similarity between composite vector 1 and sentence 1, similarity 1-1 is calculated, and when calculating the similarity between
最後に、情報処理装置10は、類似度同士(たとえば8個)を比較して、類似度が高い順に各文を特定する。情報処理装置10は、類似度が高い順に、経過記録中の一文を上から並べて表示する。
Finally, the
図11は、情報処理装置10が実行するプログラム140の処理手順を示すフローチャートである。情報処理装置10の制御部11は、プログラム140に基づき以下の処理を実行する。
FIG. 11 is a flowchart showing the processing procedure of the
制御部11は、判定用項目に対応付けてある複数のモデル文の項目ベクトルを特定する(ステップS501)。制御部11は、判定用項目のモデル文のベクトルと項目ベクトルとに基づき、各モデル文の合成ベクトルを特定する(ステップS502)。制御部11は、経過記録から抽出した一文をベクトル化する(ステップS503)。制御部11は、抽出した一文のベクトルと、複数ある合成ベクトルとの類似度を複数算出する(ステップS504)。
The
制御部11は、類似度同士を比較して、類似度が高い順に、経過記録から抽出した各文を特定する(ステップS505)。制御部11は、類似度が高い順に、経過記録中の一文を上から並べて表示部15に表示させる(ステップS506)。制御部11は、一連の処理を終了する。
The
以上、実施の形態1によれば、本システムの3つの機能によって児童相談所の業務を支援することができる。 As described above, according to the first embodiment, the three functions of this system can support the work of a child guidance center.
[実施の形態2]
実施の形態2では、複数の一文を第1学習モデル141に入力して複数の判定情報を取得し、各判定情報に基づいて一時保護の必要性の有無を取得する形態について説明する。
[Embodiment 2]
In the second embodiment, a mode will be described in which a plurality of sentences are input to the
情報処理装置10は、経過記録に含まれる文章を複数の文章に分割する。これを分割経過記録という。情報処理装置10は分割経過記録を取得し、第1学習モデル141に入力する。情報処理装置10は、第1学習モデル141が出力した判定情報を取得する。この分割処理は、BERTに入力できるトークンが512までであるためにおこなわれる。
The
このとき、分割経過記録ごとに複数の判定情報が取得されるが、経過記録を分割した位置によって判定情報が異なる場合がある。つまり、同一の経過記録であるにも関わらず出力結果がばらついてしまい、どの結果を採用すればいいか職員の判断がつきにくい。そこで、情報処理装置10は、複数の判定情報に基づいて最終的な判定情報を取得する処理をおこなう。
At this time, a plurality of pieces of determination information are acquired for each divided progress record, but the determination information may differ depending on the position at which the progress record is divided. In other words, even though the progress records are the same, the output results vary, making it difficult for staff to decide which results to use. Therefore, the
以下、経過記録を4つの分割経過記録に分割した場合を例にして説明する。 An example in which a progress record is divided into four divided progress records will be described below.
たとえば、情報処理装置10が分割経過記録a、分割経過記録b、分割経過記録c、分割経過記録dと、経過記録を512トークンに収まるよう分割する。情報処理装置10はそれぞれの分割経過記録を第1学習モデル141に入力し、各分割経過記録に対応する判定情報を取得する。第1学習モデル141が分割経過記録に対応した判定情報(一時保護の必要性の有無)を0から1の値として出力した場合を図12に例示する。
For example, the
図12は、分割経過記録ごとの判定情報を示す模式図である。分割経過記録aが入力されると値が0.3、分割経過記録bが入力されると値が0.5、分割経過記録cが入力されると値が0.9、分割経過記録dが入力されると値が0.9と出力される。このとき、第1学習モデル141に入力した分割経過記録によって判定情報が異なっているため、最終的な判定情報を取得すべく、情報処理装置10が平均値または最大値等の所定の統計量を算出する。これにより、判定情報にばらつきがあったとしても、好適に職員の判断支援をおこなうことができる。
FIG. 12 is a schematic diagram showing determination information for each division progress record. When division progress record a is input, the value is 0.3, when division progress record b is input, the value is 0.5, when division progress record c is input, the value is 0.9, and when division progress record d is input, the value is 0.3. When input, the value is output as 0.9. At this time, since the judgment information differs depending on the division progress record input to the
上記の例において、情報処理装置10が平均値を算出すると、
(平均値)=(0.3+0.5+0.9+0.9)/4=0.65
となる。この計算式より、情報処理装置10は、最終的な判定情報として、本経過記録における一時保護の必要性の有無を0.65(リスク6.5)と特定する。情報処理装置10は、特定した最終的な判定情報を表示部15に表示する。職員は情報処理装置10に表示された判定情報を確認し、実際の業務判断に活用する。
In the above example, when the
(Average value) = (0.3 + 0.5 + 0.9 + 0.9) / 4 = 0.65
becomes. Based on this calculation formula, the
図13は、情報処理装置10が実行するプログラム140の処理手順を示すフローチャートである。情報処理装置10の制御部11は、プログラム140に基づき以下の処理を実行する。
FIG. 13 is a flowchart showing the processing procedure of the
制御部11は、複数の分割経過記録を取得する(ステップS601)。制御部11は、第1学習モデル141を読み出す(ステップS602)。制御部11は、取得した複数の分割経過記録を第1学習モデル141に入力する(ステップS603)。制御部11は、第1学習モデル141が出力した判定情報を取得する(ステップS604)。
The
制御部11は、取得した判定情報に基づき、所定の統計量を算出する(ステップS605)。制御部11は、所定の統計量に基づき、最終的な判定情報を出力する(ステップS606)。制御部11は、最終的な判定情報を表示部15に表示させる(ステップS607)。制御部11は、一連の処理を終了する。
The
[実施の形態3]
実施の形態2では、所定の統計値を算出して最終的な判定情報を取得する形態について説明した。実施の形態3では、複数の分割経過記録を第1学習モデル141に入力して判定情報を取得し、第2学習モデル142に当該判定情報を入力して一時保護の必要性の有無を取得する形態について説明する。
[Embodiment 3]
In the second embodiment, a mode has been described in which a predetermined statistical value is calculated to obtain final determination information. In the third embodiment, a plurality of division progress records are input to the
第2学習モデル142は、判定情報を入力した場合に、一時保護の必要性の有無を出力するよう学習された学習モデルである。情報処理装置10は、実施の形態2で述べた分割経過記録ごとの判定情報を取得し、当該判定情報と一時保護の必要性の有無との組み合わせからなる訓練データセットに基づき、第2学習モデル142を生成する。
The
情報処理装置10は、第1学習モデル141が出力した分割経過記録ごとの判定情報を第2学習モデル142に入力する。情報処理装置10は、第2学習モデル142が出力した一時保護の必要性の有無を取得する。このときの第2学習モデル142は、たとえばXGBoost等の決定木モデルである。その他、第2学習モデル142は、NN(Neural Network)またはSVM等であってもよい。
The
図14は、第2学習モデル142の生成処理手順を示すフローチャートである。情報処理装置10の制御部11は、プログラム140に基づき以下の処理を実行する。
FIG. 14 is a flowchart showing the procedure for generating the
制御部11は、第1学習モデル141から出力された判定情報を取得する(ステップS701)。職員は取得した判定情報に対応付けて「一時保護の必要性の有無」を入力する。制御部11は、「一時保護の必要性の有無」の入力を受け付ける(ステップS702)。
The
制御部11は、判定情報と「一時保護の必要性の有無」とを対応付けて児童相談所DB150に記憶する(ステップS703)。ここで、ステップS701およびステップS702において、判定情報が入力情報であり、「一時保護の必要性の有無」が出力情報である。
The
制御部11は、多数の相談事例について同様の処理をおこない、複数の訓練データセットを児童相談所DB150に記憶する(ステップS704)。制御部11は、訓練データセットを用いて第2学習モデル142を生成する(ステップS705)。制御部11は、一連の処理を終了する。
The
図15は、情報処理装置10が実行するプログラム140の処理手順を示すフローチャートである。情報処理装置10の制御部11は、プログラム140に基づき以下の処理を実行する。
FIG. 15 is a flowchart showing the processing procedure of the
制御部11は、第1学習モデル141が出力した判定情報を分割経過記録ごとに取得する(ステップS801)。制御部11は、第2学習モデル142を読み出す(ステップS802)。制御部11は、第2学習モデル142に分割経過記録ごとの判定情報を入力する(ステップS803)。制御部11は、第2学習モデル142が出力した一時保護の必要性の有無を取得する(ステップS804)。制御部11は、一連の処理を終了する。
The
以上、実施の形態3によれば、情報処理装置10が一時保護の必要性の有無を精査して出力することで、職員が適切な対応を取りやすくなり、好適に児童相談所の業務を支援することができる。
As described above, according to the third embodiment, the
[実施の形態4]
実施の形態4では、職員の属性に応じて学習モデルをアノテーションし、それぞれの学習モデルが出力する結果が相違する場合にアラートを出力する形態について説明する。
[Embodiment 4]
In
第3学習モデル143は児童相談に関する経過記録を入力した場合に、一時保護の必要性に関する判定情報を出力するよう学習された学習モデルであり、熟練者によりアノテーションされている。第4学習モデル144は児童相談に関する経過記録を入力した場合に、一時保護の必要性に関する判定情報を出力するよう学習された学習モデルであり、非熟練者によりアノテーションされている。
The
情報処理装置10は、児童相談所の職員のうち、熟練者がアノテーションした第3学習モデル143と、非熟練者がアノテーションした第4学習モデル144とを生成する。熟練者は、たとえば児童相談業務に関して一定の経験年数を有する職員であり、非熟練者は、たとえば児童相談業務に関して一定の経験年数に満たない職員である。第3学習モデル143および第4学習モデル144は、前述した第1学習モデル141と同様、児童相談に関する経過記録を入力した場合に、一時保護の必要性に関する判定情報を出力するよう学習されている。
The
情報処理装置10は、熟練者によりアノテーションされた第3学習モデル143と、非熟練者によりアノテーションされた第4学習モデル144とを補助記憶部14に記憶する。情報処理装置10は、第3学習モデル143および第4学習モデル144を読み出し、新規の経過記録をそれぞれの学習モデルに入力する。情報処理装置10は、第3学習モデル143および第4学習モデル144から出力される判定情報を取得する。
The
一般に、熟練者がアノテーションした第3学習モデル143の方がより精度の高い判定情報を出力すると考えられる。そのため、各学習モデルが出力する判定情報が異なる場合に、情報処理装置10がアラートを出力し、一時保護の必要性の有無を検討する際の参考にする。これにより、職員はより多角的な視点で児童相談所の対応方針を判断することができる。一方で、各学習モデルが出力する判定情報が一致する場合には、情報処理装置10はアラートを出力しない。
Generally, it is thought that the
上記のアラート出力処理のほか、次のように処理してもよい。たとえば、第3学習モデル143から出力された値が0.8(リスク8)、第4学習モデル144から出力された値が0.7(リスク7)、のように、各学習モデルから出力された値の差が所定値以内であれば、情報処理装置10はアラートを出力しなくてもよい。熟練者および非熟練者の間での判断内容に顕著な差がないためである。
In addition to the alert output processing described above, the following processing may be performed. For example, the value output from the
図16は、情報処理装置10が実行するプログラム140の処理手順を示すフローチャートである。情報処理装置10の制御部11は、プログラム140に基づき以下の処理を実行する。
FIG. 16 is a flowchart showing the processing procedure of the
制御部11は、熟練者がアノテーションした訓練データに基づき第3学習モデル143を生成する(ステップS901)。制御部11は、非熟練者がアノテーションした訓練データに基づき第4学習モデル144を生成する(ステップS902)。制御部11は、第3学習モデル143および第4学習モデル144を記憶する(ステップS903)。
The
制御部11は、第3学習モデル143および第4学習モデルを読み出す(ステップS904)。制御部11は、児童相談に関する経過記録を取得する(ステップS905)。制御部11は、取得した経過記録を第3学習モデル143および第4学習モデル144に入力する(ステップS906)。
The
制御部11は、それぞれの学習モデルから出力された判定情報を取得する(ステップS907)。制御部11は、各判定情報が相違しているか否かを判定する(ステップS908)。
The
各判定情報が相違している場合(ステップS908:YES)、制御部11は、アラートを出力する(ステップS909)。各判定情報が相違していない場合(ステップS908:NO)、制御部11は、アラートを出力せずに判定情報を出力する(ステップS910)。制御部11は、一連の処理を終了する。
If the pieces of determination information are different (step S908: YES), the
以上、実施の形態4によれば、異なるグループごとに学習モデルをアノテーションすることで、職員が総合的に一時保護の必要性の有無を判断することができる。 As described above, according to the fourth embodiment, by annotating the learning model for each different group, the staff can comprehensively judge whether temporary protection is necessary.
[実施の形態5]
実施の形態5では、家庭復帰するか否かを判定する第5学習モデル145について説明する。
[Embodiment 5]
In
一時保護に至った後、職員は親に対して子どもへの接し方等の指導をおこなう。職員は、指導を受けた家庭の改善状況または一時保護所での子どもの様子等を鑑みて、子どもを家庭に戻す家庭復帰を慎重に検討する。一時保護の目的は子どもの生命を守ることであるが、親子が離れた生活をすることにより、その子どもの健全な発育に影響を及ぼす可能性がある。こうした状況の下、職員は子どもの生命と家庭での健全な発育とを天秤にかけねばならず、難しい判断に迫られる。 After the child is placed in temporary custody, staff members provide guidance to the parents on how to interact with the child. Staff carefully consider whether to return the child to the home, taking into consideration the improvement status of the family that received the guidance and the child's condition at the temporary shelter. The purpose of temporary protection is to protect the child's life, but if parents and children live apart, the child's healthy development may be affected. Under these circumstances, staff must weigh the child's life against the child's healthy development at home, and are forced to make difficult decisions.
そこで、一時保護後における職員の判断を支援すべく、家庭復帰するか否かを判定する第5学習モデル145を利用する。以下、第5学習モデル145の詳細について説明する。
Therefore, in order to support the staff's decision after temporary protection, the
本実施の形態において、一時保護中の児童に関する経過記録が入力情報であり、家庭復帰の必要性に関する判定情報が出力情報である。当該経過記録には、児童相談を受けた際の情報に加え、一時保護後における家庭の様子または児童の様子が追記されている。当該判定情報には、たとえば家庭復帰の必要性の有無、家庭復帰の必要性の確率、または家庭復帰の必要性のレベル等の出力データが含まれる。 In this embodiment, the input information is the progress record regarding the child under temporary protection, and the output information is the determination information regarding the necessity of returning to the home. In addition to the information obtained when the child received consultation, the progress record includes information about the family situation and the child's situation after the child was temporarily taken into custody. The determination information includes output data such as whether there is a need to return to the home, the probability of the need to return to the home, or the level of the need to return to the home.
情報処理装置10は、「一時保護中の児童に関する経過記録」と「家庭復帰に至ったか否か」との組み合わせからなる複数の訓練データセットを用いて第5学習モデル145を生成する。具体的には、情報処理装置10は、第5学習モデル145から出力される値と実際の家庭復帰の結果とに差異が生じなくなるように、たとえば誤差逆伝播法を用いてパラメータを最適化し、最終的な第5学習モデル145を生成する。
The
情報処理装置10は、上記の第5学習モデル145を用いて、家庭復帰の判定処理をおこなう。また、情報処理装置10は、新規事例と類似した過去事例をコサイン類似度に基づいて抽出する。これらの詳細処理は、実施の形態1で説明した内容と重複するため省略する。
The
図17は、情報処理装置10が実行するプログラム140の処理手順を示すフローチャートである。情報処理装置10の制御部11は、プログラム140に基づき以下の処理を実行する。
FIG. 17 is a flowchart showing the processing procedure of the
制御部11は、一時保護中の児童に関する経過記録を取得する(ステップS1001)。制御部11は、第5学習モデル145を読み出す(ステップS1002)。制御部11は、取得した経過記録を第5学習モデル145に入力する(ステップS1003)。制御部11は、第5学習モデル145が出力した値を取得する(ステップS1004)。
The
制御部11は、取得した値と、あらかじめ設定された閾値とを比較して、取得した値が閾値以上であるか否かを判定する(ステップS1005)。閾値以上である場合(ステップS1005:YES)、制御部11は、家庭復帰の必要性ありと特定し、相談事例IDに対応付けて児童相談所DB150に記憶する(ステップS1006)。一方、閾値以上ではない場合(ステップS1005:NO)、制御部11は、家庭復帰の必要性なしと特定し、相談事例IDに対応付けて児童相談所DB150に記憶する(ステップS1007)。
The
制御部11は、児童相談所DB150から本事例と類似した経過記録をコサイン類似度に基づいて抽出する(ステップS1008)。制御部11は、相談事例IDに対応する家庭復帰の必要性の有無およびインジケーターを表示部15に表示させる(ステップS1009)。制御部11は、Attention機構により、判定情報の出力に寄与した経過記録の一部分を特定して強調表示する(ステップS1010)。制御部11は、一連の処理を終了する。
The
以上、実施の形態1から実施の形態5によれば、情報処理装置10は、学習モデルに経過記録を入力することで得られた判定情報を出力させて、職員の児童相談に係る業務を支援することができる。
As described above, according to Embodiments 1 to 5, the
今回開示された実施の形態はすべての点において例示であり、制限的なものではない。本発明の技術的範囲は上記のように開示された意味ではなく、特許請求の範囲の記載に基づいて定められ、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内において、すべての変更が含まれる。 The embodiments disclosed herein are illustrative in all respects and are not restrictive. The technical scope of the present invention is not defined in the meaning disclosed above, but is determined based on the description of the claims, and includes all changes within the meaning and range equivalent to the claims.
各実施形態に記載した事項は相互に組み合わせることができる。また、特許請求の範囲に記載した独立請求項および従属請求項は、引用形式に関わらず全てのあらゆる組み合わせにおいて、相互に組み合わせることができる。さらに、特許請求の範囲には他の2以上のクレームを引用するクレームを記載する形式(マルチクレーム形式)を用いているが、これに限るものではない。マルチクレームを少なくとも一つ引用するマルチクレーム(マルチマルチクレーム)を記載する形式を用いて記載してもよい。 Items described in each embodiment can be combined with each other. Moreover, the independent claims and dependent claims recited in the appended claims may be combined with each other in any and all combinations, regardless of the form in which they are cited. Further, although the scope of claims uses a format in which claims refer to two or more other claims (multi-claim format), the invention is not limited to this format. It may be written using a multi-claim format that cites at least one multi-claim.
10 情報処理装置
10a 可搬型記憶媒体
11 制御部
12 主記憶部
13 通信部
14 補助記憶部
15 表示部
16 入力部
140 プログラム(プログラム製品)
141 第1学習モデル
142 第2学習モデル
143 第3学習モデル
144 第4学習モデル
145 第5学習モデル
150 児童相談所DB
200 チェックボックス
201 ドロップダウン
10
141
200
Claims (10)
取得した前記文章データから一文を複数抽出し、
抽出した複数の一文のそれぞれと、複数の判定用項目のそれぞれに対応付けてある複数のモデル文のそれぞれとの類似度を算出し、
前記複数の判定用項目のそれぞれにおいて、抽出した前記一文のそれぞれについて算出した前記複数のモデル文との類似度に基づき、前記文章データから抽出した複数の一文の中から、前記判定用項目に関連する所定数の一文を決定し、
前記判定用項目のそれぞれについて決定した前記所定数の一文を出力する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。 Obtain text data consisting of multiple sentences,
Extract multiple sentences from the acquired text data,
Calculate the degree of similarity between each of the multiple extracted sentences and each of the multiple model sentences associated with each of the multiple judgment items,
In each of the plurality of judgment items, based on the degree of similarity with the plurality of model sentences calculated for each of the extracted sentences, a sentence related to the judgment item is selected from among the plurality of sentences extracted from the text data. determine a predetermined number of sentences,
A program that causes a computer to execute a process of outputting the predetermined number of sentences determined for each of the determination items.
取得した前記文章データから一文を複数抽出し、
複数の判定用項目のそれぞれに対応付けてある複数のモデル文に共通する項目ベクトルであって、前記複数のモデル文をベクトル化して得られたベクトルに基づいて特定された項目ベクトルを取得し、
前記判定用項目のモデル文に共通する前記項目ベクトルと、前記判定用項目のそれぞれのモデル文をベクトル化して得られたベクトルとに基づき、前記それぞれのモデル文の合成ベクトルを特定し、
抽出した複数の一文のそれぞれをベクトル化して得られたベクトルと、前記判定用項目に対応付けてある前記複数のモデル文のそれぞれの合成ベクトルとの類似度を算出し、
前記複数の判定用項目のそれぞれにおいて、抽出した前記一文のそれぞれについて算出した前記複数のモデル文の合成ベクトルとの類似度に基づき、前記文章データから抽出した複数の一文の中から、前記判定用項目に関連する所定数の一文を決定し、
前記判定用項目のそれぞれについて決定した前記所定数の一文を出力する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。 Obtain text data consisting of multiple sentences,
Extract multiple sentences from the acquired text data,
obtaining an item vector that is common to a plurality of model sentences associated with each of a plurality of judgment items and that is identified based on a vector obtained by vectorizing the plurality of model sentences;
Identifying a composite vector of each of the model sentences based on the item vector common to the model sentences of the judgment item and a vector obtained by vectorizing each model sentence of the judgment item,
Calculating the degree of similarity between a vector obtained by vectorizing each of the extracted sentences and a composite vector of each of the plurality of model sentences associated with the judgment item,
In each of the plurality of judgment items, the judgment item is selected from among the plurality of sentences extracted from the text data based on the degree of similarity with the composite vector of the plurality of model sentences calculated for each of the extracted sentences. Determine a predetermined number of sentences related to the item,
A program that causes a computer to execute a process of outputting the predetermined number of sentences determined for each of the determination items.
処理を前記コンピュータに実行させる請求項1または請求項2に記載のプログラム。 Claim 1 or Claim 2, wherein the computer executes a process of displaying the predetermined number of sentences determined for each of the plurality of judgment items in descending order of similarity calculated for each of the predetermined number of sentences. Programs listed.
処理を前記コンピュータに実行させる請求項3に記載のプログラム。 4. The program according to claim 3, which causes the computer to execute a process of accepting evaluation values for each of the determination items while displaying the predetermined number of sentences in association with each of the determination items.
処理を前記コンピュータに実行させる請求項4に記載のプログラム。 For the assessment sheet in which evaluation contents for each of the plurality of evaluation values are displayed for each of the evaluation items, the evaluation contents corresponding to the evaluation values received for each of the evaluation items are added to the evaluation values. 5. The program according to claim 4, which causes the computer to perform a process of highlighting the display in accordance with the display.
抽出した類似度の高い複数の文章データを出力する
処理を前記コンピュータに実行させる請求項1または請求項2に記載のプログラム。 Extract text data with a high degree of similarity from the obtained text data,
The program according to claim 1 or 2, which causes the computer to execute a process of outputting a plurality of extracted text data having a high degree of similarity.
取得した前記文章データから一文を複数抽出し、
抽出した複数の一文のそれぞれと、複数の判定用項目のそれぞれに対応付けてある複数のモデル文のそれぞれとの類似度を算出し、
前記複数の判定用項目のそれぞれにおいて、抽出した前記一文のそれぞれについて算出した前記複数のモデル文との類似度に基づき、前記文章データから抽出した複数の一文の中から、前記判定用項目に関連する所定数の一文を決定し、
前記判定用項目のそれぞれについて決定した前記所定数の一文を出力する
処理をコンピュータが実行する情報処理方法。 Obtain text data consisting of multiple sentences,
Extract multiple sentences from the acquired sentence data,
Calculate the degree of similarity between each of the multiple extracted sentences and each of the multiple model sentences associated with each of the multiple judgment items,
In each of the plurality of judgment items, based on the degree of similarity with the plurality of model sentences calculated for each of the extracted sentences, a sentence related to the judgment item is selected from among the plurality of sentences extracted from the text data. determine a predetermined number of sentences,
An information processing method in which a computer executes a process of outputting the predetermined number of sentences determined for each of the determination items.
前記制御部は、
複数の文により構成される文章データを取得し、
取得した前記文章データから一文を複数抽出し、
抽出した複数の一文のそれぞれと、複数の判定用項目のそれぞれに対応付けてある複数のモデル文のそれぞれとの類似度を算出し、
前記複数の判定用項目のそれぞれにおいて、抽出した前記一文のそれぞれについて算出した前記複数のモデル文との類似度に基づき、前記文章データから抽出した複数の一文の中から、前記判定用項目に関連する所定数の一文を決定し、
前記判定用項目のそれぞれについて決定した前記所定数の一文を出力する
情報処理装置。 In an information processing device having a control unit,
The control unit includes:
Obtain text data consisting of multiple sentences,
Extract multiple sentences from the acquired text data,
Calculate the degree of similarity between each of the multiple extracted sentences and each of the multiple model sentences associated with each of the multiple judgment items,
In each of the plurality of judgment items, based on the degree of similarity with the plurality of model sentences calculated for each of the extracted sentences, a sentence related to the judgment item is selected from among the plurality of sentences extracted from the text data. determine a predetermined number of sentences,
An information processing device that outputs the predetermined number of sentences determined for each of the determination items.
取得した前記文章データから一文を複数抽出し、
複数の判定用項目のそれぞれに対応付けてある複数のモデル文に共通する項目ベクトルであって、前記複数のモデル文をベクトル化して得られたベクトルに基づいて特定された項目ベクトルを取得し、
前記判定用項目のモデル文に共通する前記項目ベクトルと、前記判定用項目のそれぞれのモデル文をベクトル化して得られたベクトルとに基づき、前記それぞれのモデル文の合成ベクトルを特定し、
抽出した複数の一文のそれぞれをベクトル化して得られたベクトルと、前記判定用項目に対応付けてある前記複数のモデル文のそれぞれの合成ベクトルとの類似度を算出し、
前記複数の判定用項目のそれぞれにおいて、抽出した前記一文のそれぞれについて算出した前記複数のモデル文の合成ベクトルとの類似度に基づき、前記文章データから抽出した複数の一文の中から、前記判定用項目に関連する所定数の一文を決定し、
前記判定用項目のそれぞれについて決定した前記所定数の一文を出力する
処理をコンピュータが実行する情報処理方法。 Obtain text data consisting of multiple sentences,
Extract multiple sentences from the acquired text data,
obtaining an item vector that is common to a plurality of model sentences associated with each of a plurality of judgment items and that is identified based on a vector obtained by vectorizing the plurality of model sentences;
Identifying a composite vector of each of the model sentences based on the item vector common to the model sentences of the judgment item and a vector obtained by vectorizing each model sentence of the judgment item,
Calculating the degree of similarity between a vector obtained by vectorizing each of the extracted sentences and a composite vector of each of the plurality of model sentences associated with the judgment item,
In each of the plurality of judgment items, the judgment item is selected from among the plurality of sentences extracted from the text data based on the degree of similarity with the composite vector of the plurality of model sentences calculated for each of the extracted sentences. Determine a predetermined number of sentences related to the item,
An information processing method in which a computer executes a process of outputting the predetermined number of sentences determined for each of the determination items.
前記制御部は、
複数の文により構成される文章データを取得し、
取得した前記文章データから一文を複数抽出し、
複数の判定用項目のそれぞれに対応付けてある複数のモデル文に共通する項目ベクトルであって、前記複数のモデル文をベクトル化して得られたベクトルに基づいて特定された項目ベクトルを取得し、
前記判定用項目のモデル文に共通する前記項目ベクトルと、前記判定用項目のそれぞれのモデル文をベクトル化して得られたベクトルとに基づき、前記それぞれのモデル文の合成ベクトルを特定し、
抽出した複数の一文のそれぞれをベクトル化して得られたベクトルと、前記判定用項目に対応付けてある前記複数のモデル文のそれぞれの合成ベクトルとの類似度を算出し、
前記複数の判定用項目のそれぞれにおいて、抽出した前記一文のそれぞれについて算出した前記複数のモデル文の合成ベクトルとの類似度に基づき、前記文章データから抽出した複数の一文の中から、前記判定用項目に関連する所定数の一文を決定し、
前記判定用項目のそれぞれについて決定した前記所定数の一文を出力する
情報処理装置。 In an information processing device having a control unit,
The control unit includes:
Obtain text data consisting of multiple sentences,
Extract multiple sentences from the acquired text data,
obtaining an item vector that is common to a plurality of model sentences associated with each of a plurality of judgment items and that is identified based on a vector obtained by vectorizing the plurality of model sentences;
Identifying a composite vector of each of the model sentences based on the item vector common to the model sentences of the judgment item and a vector obtained by vectorizing each model sentence of the judgment item,
Calculating the degree of similarity between a vector obtained by vectorizing each of the extracted sentences and a composite vector of each of the plurality of model sentences associated with the judgment item,
In each of the plurality of judgment items, the judgment item is selected from among the plurality of sentences extracted from the text data based on the degree of similarity with the composite vector of the plurality of model sentences calculated for each of the extracted sentences. Determine a predetermined number of sentences related to the item,
An information processing device that outputs the predetermined number of sentences determined for each of the determination items.
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佐藤 拓実,大規模合意形成支援システムD-AgreeにおけるBERTを用いた不適切発言フィルタリングの精度向上の,情報処理学会 研究報告 セキュリティ心理学とトラスト(SPT) 2021-SPT-042 [onli,日本,情報処理学会,2021年05月03日,1~7 ページ,[ISSN]2188-8671 |
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