SVMを用いた学習型質問応答システムSAIQA-II(自然言語)
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概要
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近年,大量の文書を用いて自然文によるユーザからの質問に答える質問応答(QA: Question Answering)システムに開する研究が注目を集めている.これまでいくつかのQAシステムが開発されてきたが,それらの多くは人手で作成されたルールや評価関数を用いて,質問の答えを大量の文書から抽出するアプローチをとっていた.これに対し,本論文では,機械学習技術を用いて,日本語QAシステムの主要なコンポーネントをそれぞれ学習データから構築することにより,QAシステム全体を構築する方法について述べる.具体的には,質問タイプや答えの判定を2クラス分類問題としてとらえ,質問文やその正解例から学習された分類器により,これらの機能を実現する.本アプローチのフィージビリティの確認のため,機械学習手法Support Vector Machine(SVM)を用いて学習型QAシステムSAIQA-IIを実装し,2,000問の質問・正解データによるシステム全体の5分割交差検定を行った.その結果,システムの性能として,MRR値で約0.4,5位以内正解率で約55%の正解率が得られることが明らかになった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2004-02-15
著者
-
鈴木 潤
日本電信電話株式会社 Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
佐々木 裕
The University Of Manchester
-
前田 英作
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所人間情報研究部
-
賀沢 秀人
日本電信電話(株)コミュニケーション科学基礎研究所
-
磯崎 秀樹
日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
平尾 努
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
磯崎 秀樹
日本電信電話株式会社 Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
佐々木 裕
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
国領 弘治
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
磯崎 秀樹
日本電信電話株式会社 Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
-
鈴木 潤
日本電信電話株式会社 Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
-
佐々木 裕
Ntt情報通信網研究所
-
平尾 努
日本電信電話株式会社 Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
-
前田 英作
NTTヒューマンインタフェース研究所
-
前田 英作
日本電信電話(株)コミュニケーション科学基礎研究所
-
国領 弘治
日本電信電話株式会社nttコミュニケーション科学基礎研究所:(現)nttコムウェア西日本株式会社
-
賀沢 秀人
日本電信電話株式会社nttコミュニケーション科学基礎研究所
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