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.

这项研究将问答技术定位为信息爆炸时代对人类友好的信息访问的一种方法，并建立了使用大量文档作为知识来源的提问的基本技术。此外，我们还将考虑一种适当解释一系列相关问题陈述的机制，从对对话期间的人类友好界面的角度并执行问答处理。这项研究的特征是对信息爆炸的数量和多样性的全面回应，还构建了可以在对话环境中使用的问题解答系统。今年，我们获得了以下知识：1。日本网络问题答案系统，该系统允许对任何类型的描述性答案我们检查了一种问题解答方法，该方法允许任何类型的描述性答案。具体来说，我们提出了一种新方法，该方法不涉及通过使用问答社区服务和答案案例集的问答社区服务和答案案例的类型分类。对于输入的室内句子，从语料库收集了具有类似“描述样式”的问题的示例（特定于提出问题的答案方法），并且答案写作样式的特征表达式是从相应的答案句子集中动态获得的。通过评估实验证明了该方法的有效性。 2。为了解决基于上述问题解答系统的描述性答案的可能的英语 - 日本跨语言问题的多样性方面，我们检查了跨语言Question-Asswer（CLQA），从与问题提出语言不同的语言中编写的来源中搜索答案。特别是，它表明，可以通过将上述项目1中构建的日语答案系统与去年提出的问题编写的翻译方法结合使用的日语问答系统来构建英语 - 日本CLQA系统，该系统使用Web文档和机器翻译结合了名词短语翻译方法。 3.使用机器学习的两阶段改进方法提取人的描述，以提高问题回答的准确性，我们检查了一种准确提取有关人员的解释性陈述的方法，这些陈述是定义的问题答案的核心之一，并证明可以使用此方法实现高精度。