総合学習による質問応答システムの新しい構成法 : CLQAに向けて(質問応答)(テーマ:「Webマイニングによる情報活動と自然言語処理」その他一般)
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概要
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本報告では,CLQA(Cross-Language Question Answering)に向けた新たなアプローチとして,質問応答を「質問文によりバイアスされた用語抽出(QBTE: Question-Biased Term Extraction)問題」と捉え,質問文と文書の特徴から解答を直接抽出する枠組みを提案する.このアプローチは,非常に複雑な処理となるため,人手作成のパターンや評価関数による実現は不可能に近いが,実現すれば,質問タイプ(解答タイプ)の体系が不要になるという大きな利点がある.本報告では,最大エントピー法を用いることにより,質問・正解データから,質問文の答えを直接抽出する方法を総合的に学習することにより,このようなアプローチが可能であることを示す.CRL QAデータを用いて,10分割交差検定を行った結果,人手による評価で,従来手法に近いMRR 0.35,5位以内正解率約50%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
- 2004-09-16
著者
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佐々木 裕
The University Of Manchester
-
佐々木 裕
国際電気通信基礎技術研究所・音声言語コミュニケーション研究所
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佐々木 裕
ATR音声言語コミュニケーション研究所
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佐々木 裕
Ntt情報通信網研究所
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