shin-kanouchi
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5 years ago 概要
本研究では，明確な回答タイプの分類を行わず，多様 な質問を受け付けることのできる質問応答システムの一 手法について述べる [1].提案システムでは，回答候補 の適切さを「内容の関連度」と「回答タイプの整合度」 で評価する.内容の関連度は，質問と回答候補の内容 やトピックの類似性を測る.一方，回答タイプの整合度 は，質問と回答候補の回答タイプが一致しているかを評 価する.
本論文では，特に (1) 上記 2 つの観点に基づくスコ アの組み合わせ方，(2) 回答タイプの整合性を判定する 二値分類器を学習するための訓練データの作成方法につ いて論じる.
分類器を学習するための訓練データは，Yahoo!知恵 袋 5 における 76,782 個の質問と回答 (ベストアンサー)の組から作成する. 正例 (回答タイプが一致している事例) は，Yahoo!知 恵袋における質問と回答の組とする.一方，負例は，質 問と，その質問とは別の質問に対する回答の組から作成 する.ただし，回答タイプが同じ質問と回答の組を誤っ て負例とすることを避けるため，元の質問と似ていない 質問に対応する回答を選ぶ.
(7min)
論文リンク
http://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2015/pdf_dir/P2-11.pdf
著者
○横川裕太, 白井清昭 (JAIST)