Bag of Grammarを用いたドメイン依存性の少ないWhyテキストセグメント識別器の自動構築法(データ工学,Web情報システム)
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概要
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本論文では,non-factoid型質問応答技術の一つであるWhy型質問応答を可能とするための技術として,Whyテキストセグメントを識別する識別器の構築方法を提案する.具体的には,テキストセグメント中の文法情報に着目し,機械学習の一つであるSupport Vector Machineにより,それらの特徴パターンを学習することによって,Whyテキストセグメント識別器を構築する.これにより,どのようなドメインのテキストセグメントに対しても,有効に機能するWhyテキストセグメント識別器が構築でき,WebのようなオープンドメインにおいてWhy型質問応答が可能となる.提案手法によるWhyテキストセグメント識別能力の評価のために,Yahoo!知恵袋の回答集合からなる学習データセットをもとに,Whyテキストセグメント識別器を構築して実験を行った結果,F値=0.661,正解率=63.25%の識別性能を有する識別器を構築することができた.これより,従来のWhy型質問応答の問題点であったルール作成に手間が掛かる,識別器がドメインに依存する,ラベル付けされた学習データの入手が困難である,といった問題が改善され,より識別能力の高いWhyテキストセグメント識別が可能となった.
- 2011-12-01
著者
-
滝口 哲也
神戸大学自然科学系先端融合研究環
-
有木 康雄
神戸大学自然科学系先端融合研究環
-
有木 康雄
神戸大学大学院システム情報学研究科
-
田中 克幸
神戸大学工学研究科
-
田中 克幸
神戸大学大学院工学研究科
-
有木 康雄
神戸大学大学院システム情報学研究科情報科学専攻
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