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質問の難易度情報を用いたQAサイトにおける最適な回答者提示

 質問の難易度情報を用いたQAサイトにおける最適な回答者提示

堀江将隆, 山本和英. 質問の難易度情報を用いたQAサイトにおける最適な回答者提示. 言語処理学会第18回年次大会, pp.1320-1323 (2012.3)

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Transcript

  1. 長岡技術科学大学
    堀江 将隆, 山本 和英
    質問の難易度情報を用いた
    QAサイトにおける
    最適な回答者提示

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  2. 2
    背景
    Yahoo!知恵袋等で知られるQAサイトの
    需要が高くなってきている
    ・知らない知識について質問
     → どの回答が正しいか判断できない
    ・質問を閲覧したユーザが回答
     → 完璧な回答が得られるとは限らない

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  3. 3
    背景
    Yahoo!知恵袋等で知られるQAサイトの
    需要が高くなってきている
    最適な回答を投稿できる回答者を提示
    ・知らない知識について質問
     → どの回答が正しいか判断できない
    ・質問を閲覧したユーザが回答
     → 完璧な回答が得られるとは限らない

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  4. 4
    目的

    質問に対し最適な回答者を全ユーザから探し
    て提示し回答してもらうこと

    目的達成のため以下の条件設定

    Yahoo!知恵袋にて投稿された質問と回答者を対象

    全ユーザ:対象の質問に回答したユーザ

    最適な回答者:ベストアンサー回答ユーザ
    対象の質問の回答者からベストアンサーを投
    稿した回答者を選択する評価実験を行う

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  5. 5
    質問に対する最適な回答者

    単純に優れている回答者ではなく、
    対象の質問に対応した回答が得意

    対象の質問の難易度に回答するの
    が得意な回答者

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  6. 6
    質問難易度

    質問への回答のしやすさを表す
    難しい質問
    易しい質問
    難しい質問
    易しい質問
    難易度が一致
    難しい質問に多く
    回答してきたユーザ
    易しい質問に多く
    回答してきたユーザ
    詳細な回答や、専門的
    な回答を求めている
    難易度が一致
    質問者は難易度が合った回答を求めている
    回答者は得意な難易度がある
    質問者 回答者
    難易度が一致していれば良い回答が可能
    単純な回答や、誰もが分
    かる回答を求めている

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  7. 7
    質問難易度を決定する要素

    質問者が求めている回答の抽象度

    回答が1つに決まっている質問は答えやすい

    回答候補が複数ある質問は答えにくい

    質問に必要な知識

    周知の事実に関する話題であれば答えやすい

    専門性の高い話題は答えにくい

    質問文の情報の不十分さ

    詳細な設定や条件があると回答を導きやすい

    単純で曖昧な質問は答えにくい

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  8. 8
    質問難易度を決定する要素

    質問者が求めている回答の抽象度

    回答が1つに決まっている質問は答えやすい

    回答候補が複数ある質問は答えにくい

    質問に必要な知識

    周知の事実に関する話題であれば答えやすい

    専門性の高い話題は答えにくい

    質問文の情報の不十分さ

    詳細な設定や条件があると回答を導きやすい

    単純で曖昧な質問は答えにくい

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  9. 9
    回答者選択手法
    1.質問の抽象度(難易度情報)を推定
    2.複数の回答者の中から抽象度(難易
    度情報)が一致するユーザを探す

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  10. 10
    抽象度の定義

    抽象度1:回答候補が1種類
    事象の定義、説明、客観的な理由
    例:TVゲーム「テトリス」を考えたのはどこの国の人?

    抽象度2:回答候補が複数
    経験を必要とする回答、手法、解決方法
    例:MDに入った曲をCDに録音する方法はありますか?

    抽象度3:回答候補が複数
    情報提供、主観的な回答、推測
    例:今年4月から開始されるアニメでどれが一番お勧めですか?

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  11. 11
    予備調査
    実際の質問と抽象度に関係があるか

    5カテゴリからそれぞれ2人選択

    回答者が過去に回答した質問100件

    1000件の質問文に対し人手で抽象度を判断

    各ユーザの質問を抽象度ごとに分類

    それぞれの質問数、ベストアンサー率を算出

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  12. 12
    抽象度とベストアンサー率の関係
    抽象度 質問数 BA NA BA率
    1 80 32 48 0.40
    2 14 3 11 0.21
    3 5 1 4 0.20
    合計 99 36 63 0.36
    BA:ベストアンサー回答、NA:ベストアンサー以外の回答
    BA率:BA数/質問数

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  13. 13
    予備調査の結果

    ユーザの質問が属する抽象度が偏っている

    質問数が多い抽象度の質問に回答した場合
    =高いベストアンサー率

    質問数が少ない抽象度の質問に回答した場合
    =低いベストアンサー率
    多く回答している抽象度に属する質問は得意
    抽象度が一致していれば、良い回答が可能

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  14. 14
    抽象度推定手法

    抽象度別の単語出現割合リストを作成

    単語出現割合リストを参照し質問の各抽象度スコ
    アを計算

    各抽象度スコアで重みを設定

    割合が閾値以上なら割合に出現頻度を掛ける

    3つの抽象度スコアのうち、最大の抽象度を付与

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  15. 15
    出現割合リスト作成の流れ
    抽象度1 抽象度2 抽象度3
    出現頻度 割合 出現頻度 割合 出現頻度 割合
    名前 28 0.81 1 0.04 4 0.14
    対処 1 0.03 16 0.88 2 0.09
    好き 4 0.05 3 0.06 53 0.88
    質問文
    抽象度
    ごとに分類
    単語の
    出現頻度計算
    抽象度1
    質問文
    抽象度2
    質問文
    抽象度3
    質問文
    抽象度1
    出現頻度
    抽象度2
    出現頻度
    抽象度3
    出現頻度
    単語の
    出現頻度
    単語の
    出現割合計算
    出現割合
    リスト
    割合の値をスコアとして使用
    ・出現割合リストの例

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  16. 16
    抽象度推定手法の流れ
    抽象度
    スコア
    抽象度1 抽象度2 抽象度3
    アニメ +0.29 +0 +0.71
    どれが +0.4 +0.3 +0.3
    一番 +0.32 +0.23 +0.45
    勧め +0.05 +0 +0.95
    スコア
    の合計
    =1.06 =0.53 =2.41
    質問:アニメでどれが一番お勧めですか?
    出力:抽象度3
    質問
    抽象度判定 出現割合リスト
    単語
    出現割合
    参照
    質問の抽象度
    例:
    閾値=0.8の場合、0.95×出現数 
    抽象度1の重み=1.5の場合、
    1.5×抽象度1スコアの合計

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  17. 17
    文章表現辞書を用いた手法
    対応する抽象度 文章表現
    抽象度1 はどういう意味でしょうか
    は誰でしょうか
    抽象度2 どうしたらいいのでしょうか
    方法はありますか
    抽象度3 どう思いますか
    お勧めでしょうか

    抽象度を決める基準となる質問内容を含む文
    の文末表現・特定の表現を人手で抽出

    文章表現辞書を作成
    文章表現を含む文は対応する抽象度と判定

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  18. 18
    抽象度推定実験

    使用データ:Yahoo!知恵袋の質問1900件

    準備の為のデータセットA(950件)

    実験の為のデータセットB(950件)

    データセットAを用いて、

    出現割合リストと文章表現辞書を作成

    最適な閾値と重みを決定

    実験はデータセットBを用いる

    出現割合リストを用いた手法

    文章表現と出現割合リストを組み合わせた手法

    人手で付与した抽象度と出力した抽象度が
    一致した場合を正解

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  19. 19
    抽象度推定実験結果

    重み・閾値を設定することにより正解率が12ポイント向上
    閾値は0.8、抽象度1の重みを大きく設定

    文章表現辞書を使うことで、3ポイント向上

    文章表現を用いた手法では、適合率8割 再現率2割

    各抽象度スコアの差が大きい質問は精度が高い
    抽象度はスコアの大きい語によって推定可能
    出現割合 出現割合
    +閾値・重み
    文章表現
    正解率 48.2% 60.3% 63.2%

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  20. 20
    回答者選択手法の流れ1

    回答者の過去の回答した全ての質問に対して、抽象
    度を付与

    回答者の各抽象度に属する質問の割合を計算

    質問文に対しても同様に抽象度を付与
    質問と回答者の抽象度判定
    出現割合リスト
    単語
    参照
    出現割合
    対象の
    質問文
    回答者A
    の質問文
    回答者B
    の質問文
    回答者C
    の質問文
    質問文
    の抽象度
    回答者Cの
    抽象度スコア
    回答者Aの
    抽象度スコア
    回答者Bの
    抽象度スコア

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  21. 21
    回答者選択手法の流れ2

    質問文の抽象度と一致する回答者の抽象度に属す
    る質問の割合スコアが最大の回答者を出力する
    最大のスコアを持つユーザを出力
    質問文
    の抽象度
    回答者Cの
    抽象度スコア
    回答者B
    抽象度:3
    回答者Aの
    抽象度スコア
    回答者Bの
    抽象度スコア
    抽象度1:0.3
    抽象度2:0.6
    抽象度3:0.1
    抽象度1:0.1
    抽象度2:0.1
    抽象度3:0.8
    抽象度1:0.5
    抽象度2:0.3
    抽象度3:0.2

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  22. 22
    回答者選択実験
    実験方法

    質問と回答者の回答履歴を使用し、ベストアン
    サー回答者を選択

    比較のために、
    ランダムに選択したユーザ、ベストアンサー率が最大の
    ユーザを出力する手法で実験
    実験データ

    Yahoo!知恵袋の全てのカテゴリを対象

    回答者が3人から5人の質問1000件
    評価方法

    ベストアンサーを回答したユーザを正解

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  23. 23
    回答者選択実験結果

    抽象度手法:低い精度
    質問と正解回答者の最大抽象度一致:478件
    → 抽象度は有効
    → 複数人から選択できていない

    ベストアンサー率:高い精度

    2つの結果を比較すると、それぞれで正解が
    異なる
    ランダム ベストアンサー率 抽象度
    (質問難易度)
    正解率 27.8% 46.4% 28.5%

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  24. 24
    まとめ

    最適な回答者の提示手法を提案

    最適なユーザを探す手がかり
     質問者と対応するユーザ-難易度情報

    抽象度を推定する実験

    抽象度(難易度情報)を用いた回答者選択実験
    ・回答者選択手法として高い精度ではない
    ・抽象度(質問難易度情報)は最適なユーザを
     探す為に有益な情報である

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  25. 25
    今後の課題

    他の手法との組み合わせの検討により精度
    の向上が期待できる

    それぞれで正解している質問を合わせると7割
    ほどが正解

    各手法において有効な質問を分析し、それ
    ぞれに合った手法を適用する手法を構築

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  26. 26
    ご清聴ありがとうございました

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