情報爆発時代に対応する質問応答基盤技術に関する研究

信息爆炸时代的基础问答技术研究

基本信息

批准号：
19024033
负责人：
森辰則
金额：
$ 3.9万
依托单位：
Yokohama National University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
2007
资助国家：
日本
起止时间：
2007 至 2008
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、情報爆発時代における人に優しい情報アクセスの一手法として質問応答技術を位置づけ、大量かつ多様な文書を知識源とする質問応答に関する基盤技術を確立する。さらに、人に優しいインタフェースという観点から一連の関連する質問文群を適切に解釈し、対話における質問応答処理を行う仕組みについても検討する。情報爆発の量・多様性の両側面に包括的に対応し、さらに、対話環境でも利用可能な質問応答システムを構築する点が本研究の特色である。本年度は、下記の知見を得た。1. 任意の型の記述的回答が可能な日本語Web質問応答システム任意の型の記述的回答ができる質問応答の手法について検討をした。具体的には、Q&Aコミュニティサービスの質問・回答事例集合を用いることにより、質問の型分類を行なわない新しいアプローチを提案した。入力された質間文に対して、「記述スタイル」(ある質問の仕方に特有の回答の仕方)が類似する質問事例をコーパスから収集し、対応する回答文の事例集合から回答の記述スタイルに関する特徴表現を動的に取得する。評価実験により提案手法の有効性を示した。2. 上記質問応答システムをエンジンとする記述的な回答な可能な英日言語横断質問応答言語の多様性の側面に対応するために、質問の言語とは異なる言語で記述された情報源から答を捜し出す言語横断質問応答(CLQA)について検討した。特に、上記1で構成した日本語質問応答システムを、昨年度提案した、Web文書を用いた名詞句の翻訳手法と機械翻訳とを併用する質問文翻訳方式と組み合わせることにより、英日CLQAシステムが構築できることを示した。3. 機械学習を用いた二段階洗練化手法による人物説明記述の抽出質問応答の精度向上を目的として、定義型質問応答の核の一つとなる人物に関する説明記述を精度良く抽出する手法について検討し、同手法により高精度を実現できることを示した.

在本研究中，我们将问答技术定位为信息爆炸时代的一种用户友好的信息访问方法，并建立了使用大量多样化文档作为知识源的问答基础技术。此外，从人性化界面的角度来看，我们将研究一种在对话中适当解释一系列相关问题句并处理问题答案的机制。这项研究的显着特点是它全面处理了信息爆炸的数量和多样性，并构建了一个可以在交互环境中使用的问答系统。今年，我们获得了以下知识。 1. 一个允许任何类型的描述性答案的日本网络问答系统。我们研究了一个允许任何类型的描述性答案的问答系统。具体来说，我们通过使用来自问答社区服务的一组问答示例，提出了一种不需要问题类型分类的新方法。对于输入的定性句子，我们从语料库中收集具有相似“描述风格”（针对某个问题的提问方式所特有的回答方式）的问题示例，然后使用一组对应答案句子的示例确定答案的描述风格。通过评估实验证明了该方法的有效性。 2.使用上述问答系统作为引擎的描述性答案是可能的。为了适应语言多样性方面，可以从用与问题语言不同的语言编写的信息源来提供答案。我们研究了跨语言。要搜索的问答 (CLQA)。特别是，通过将上述 1 中配置的日语问答系统与去年提出的问题翻译方法相结合，构建了英语-日语 CLQA 系统，该方法结合了使用网络文档和机器翻译的名词短语翻译方法。。 3.利用机器学习的两步细化方法提取人物的描述性描述为了提高问答的准确性，我们研究了一种准确提取人物的描述性描述的方法，这是定义性问答的核心之一我们证明这种方法可以达到很高的准确性。