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論述問題のための質問応答システムの研究

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質問応答システムの研究
本研究は論述問題(Why・What)に対するものである
質問応答 ： 自然言語による情報アクセス技術
例）しゃべってコンシェル (NTT Docomo)
Siri (Apple)
システムユーザ
インターネット
データベース
質問
回答
検索
(3p)

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処理の流れ
検索
質問解析
回答生成
入力された質問を解析
Enjuを用いた構文解析
解答に関係するものを検索
Apache Luceneを用いて検索エンジンを構築
検索で得られた文書から解答を生成
機械学習を用いている(LIBSVM、Weka API)
競技会に出場するため開発期間が限られており、締め
切り間際では研究室に泊まりこみで作業を行って完成
させたこと。納得のいく結果を収めた。(6p)
苦労した点
図１．処理の流れ
(4p)
(5p)

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質問解析
質問：What is the function of the mammalian gene Irg1?
S
NP
NP
VP
What is
the function
“What”や”When”などの文
頭の単語や構文解析を基に回
答として何が求められている
かを抽出する。

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回答生成
コサイン類似度を計算
文分割
分類
図2．回答生成の流れ
検索で得られた文書を文分割(Sセット)
質問文とSセット内の各文との類似度を計算
質問文・Sセット内の各文・類似度などを特徴と
して分類器にかける
文を結合
解答に関係あると思われる文を上位から順に結合
(200ワード以下)