Qサイトにおけるベストアンサー推定の分析とその機械学習への応用

概要

論文の詳細を見る
本研究では，Q サイトにおけるベストアンサーを計算機が推定可能か検証した．まず最初に，人間の判定者によるベストアンサー推定実験を行った．ベストアンサー推定実験にはYahoo!知恵袋データを利用し，「恋愛相談」「パソコン」「一般教養」「政治」の4つのカテゴリからそれぞれ無作為抽出した50 問を使用した．判定者二人による推定結果の正解率(精度) は，「恋愛相談」では50%と52%(ランダム推定:34%)，「パソコン」では62%と58%(ランダム推定:38%)，「一般教養」では54%と56%(ランダム推定:37%)，「政治」では56%と60%(ランダム推定:35.8%) であった．次に，この実験結果を分析し，ベストアンサーを選ぶ要因として「詳しい」「根拠」「丁寧」を素性とする機械学習システムを構築した．判定者らと同じ50 問を用いた推定実験の結果，機械学習システムの精度は，「パソコン」では判定者らの結果を上回り(67%)，「恋愛相談」では判定者らの結果を下回った(41%)．「一般教養」と「政治」では機械学習システムと判定者らの結果はほぼ同等であった．