電子メールでの質問・感想メッセージに対する自動応答システムに関する研究

通过电子邮件发送的问题和感想自动回复系统的研究

基本信息

批准号：
13780291
负责人：
峯恒憲
金额：
$ 1.34万
依托单位：
Kyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2001
资助国家：
日本
起止时间：
2001 至 2002
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は,以下のことを行った.・自然言語処理を利用した日本語の情報検索システムの開発と評価電子メールでの自動応答システムの中で重要な機能の一つに,送られてきた質問に対して適切な回答を探す機能があげられる.質問は,キーワードの列ではなく,一般の自然言語文で与えられるため,言語処理技術の利用が重要となる.そこで昨年度は,自然言語処理技術と,既存の情報検索技術とを融合させた検索システムを開発したが,係り受け情報を利用する際に生じる検索の取りこぼしが問題として残っていた。そこで本年度は,その問題を回避すべく,潜在的意味索引法を導入し,精度の向上を計った。そして,日本語の情報検索システム評価用テストコレクショを用いて,その有用性を確かめた.・講義について出された電子メールの分析学生から教官に対して送られてきた質問や感想についてのメールに対する自動応答を行うためには,まず,その内容の分析が必要となる。そこで,そのようなメールから,まず,質問・要望・感想文を自動抽出し,ついで抽出した各文の内容を分類することで,講義内容の理解度や興味の対象の分析を支援するシステムを試作した。半期の講義中に出されたメール362通に対して,抽出精度は約90%であった。また,抽出された質問文120通を,学習用とテスト用,各60通ずつに分け,多項式関数をカーネル関数とするSVMを利用して,その質問文が,講義のどの項目の内容に対する物かの分類を行った結果,約90%の精度を得ることがわかり,講義の各項目に対する学生の理解度を把握するための分析システムとして利用できることを確認した。

今年，我们进行了以下操作：使用自然语言处理和评估来开发日本信息搜索系统，以搜索自动化响应系统的电子邮件，即能够搜索已发送问题的适当答案。由于问题是在一般的自然语言句子中而不是在一排关键字中给出的，因此语言处理技术的使用很重要。因此，去年我们开发了一种将自然语言处理技术与现有信息搜索技术相结合的搜索系统，但是使用相关信息时会出现丢失的搜索问题。因此，今年为了避免此问题，我们引入了潜在的语义索引方法来提高准确性。然后，使用日本信息搜索系统评估测试收集验证了该测试收集的有用性。 - 分析有关讲座的电子邮件的分析，以便自动回复向讲师发送的有关学生发送的问题和意见的电子邮件，首先需要分析内容。因此，我们创建了一个原型系统，该系统通过首先自动从此类电子邮件中提取问题，请求和评论，然后对每个提取的句子的内容进行分类，从而支持对感兴趣的主题的理解水平和对感兴趣的主题的分析。在半年演讲中发送的362封电子邮件的提取精度约为90％。此外，将120个提取的问题分为60进行研究和测试，并使用使用多项式功能的内核函数进行研究和测试，将问题分类为讲座中的哪些项目，因此，发现这些问题的准确性约为90％，并且可以用作分析系统来将其用作分析系统，以掌握每个项目的理解。