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1. 2014/02/05 伊藤
2.  コロナ社  自然言語処理シリーズ 2  質問応答システム  著者:磯崎 秀樹、東中 竜一郎、 永田 昌明、加藤 恒昭  監修:奥村 学
3.  質問を理解しコンピュータに蓄積された知識に照らし て適切な情報を利用者に回答するという点 →自然言語理解  質問という形式で表現された利用者の情報要求に対 して真に必要な情報で的確に応答するという点 →情報アクセス技術
4.  情報アクセスの対象となる知識源の違い テキスト情報のアーカイブであり、そこから必要な情報 を得る →テキスト処理技術 Webページの集合であり、そこから必要な情報を得る →Web利用技術
5. 言語理解と質問応答
6.  あることについての質問に答えるために必要なこと ・そのことの内容を理解している ・質問を理解している
7.  あることについての質問に答えるために必要なこと ・そのことの内容を理解している ・質問を理解している  質問応答が適切に行うことが出来る →言語を理解していることの証拠
8.  Baseball  1961年 Green氏  野球チームの勝敗についての質問応答システム  辞書とプログラムとして実装された文法知識を使用
9.  Baseballの特徴  野球のデータベース限定  蓄積したデータベースに自然言語による質問を通して アクセスすることが可能  質問→検索用に変換→データベースに照合し返答
10.  Baseballのデータベース内の構造  Month Place Day Game Serial No. Team (Team name , Win or Lose , score)
11.  Baseballシステム使用例  “ Where did the Red sox play on July 7 ? “  Month = July Place = ? Day = 7 Game Serial No. = ? Team = (Team name) Red sox
12.  Baseballシステム使用例  “ Where did the Red sox play on July 7 ? “  Month = July Place = ? ← 返答 Day = 7 Game Serial No. = ? Team = (Team name) Red sox
13.  SHRDLU  1970年 Winograd氏  LipsとPlannerを用いて記述されたプログラム  バーチャル空間内の積み木で遊ぶことが可能  開発当時は2D空間だった
14.  SHRDLUの特徴  積み木の世界に限定  限定されることで構文の曖昧性を解消
15.  SHRDLUの使用例1  Person: PICK UP A BIG RED BLOCK. (大きい赤のブロックをつか んで下さい。)  Computer: OK. (はい、実行しました。)  Person: GRASP THE PYRAMID. (四角錐をつかんでください。)  Computer: I DON'T UNDERSTAND WHICH PYRAMID YOU MEAN. (どの四角錐を指しているのか分かりません。)
16.  SHRDLUの使用例2  Person: FIND A BLOCK WHICH IS TALLER THAN THE ONE YOU ARE HOLDING AND PUT IT INTO THE BOX. (今つかんでいるブロッ クより高いブロックを見付けて、それを箱のなかにいれて下さい。)  Computer: BY "IT", I ASSUME YOU MEAN THE BLOCK WHICH IS TALLER THAN THE ONE I AM HOLDING. (「それ」が、私がつかんで いるブロックより大きいブロックの事を意味していると仮定します。)  Computer: OK. (実行しました。)
17.  QUALM  1977年 Lehnert氏  物語を理解しそれに関する質問に答える という課題に対するメカニズムをシステムに実装した
18.  QUALMの特徴  物語に関する質問に回答するためにそこに見える内 容だけでなくそこから生じる期待や予測が重要 →一般的背景的知識のスクリプトを用いて物語で述 べられた出来事やその内容を適切に関連付ける
19. 自然言語インターフェース
20.  自然言語インターフェース  言語理解としての質問応答の文脈で最も精力的に研 究された  関係するデータベースなどの組織化された情報に対 して自然言語での質問することを可能とする
21.  自然言語インターフェース 言語理解としての質問応答の文脈で最も精力的に研 究された 関係するデータベースなどの組織化された情報に対 して自然言語での質問することを可能とする
22.  自然言語インターフェース 複雑な検索用語を使いこなす必要や情報の構造に精 通する必要をなくす →利用者が自由な言葉で扱えるようにする 構文的にも意味的にも複雑な質問を想定している
23.  構文的にも意味的にも複雑な質問の例 「営業部に属していて、自分の上司よりも給与が高い 係長以下の社員の名前と社員番号が知りたい」
24.  インターフェースの基本的な流れ 1.入力となる質問の構文を解析 2.構文解析の結果を意味解釈 3.論理形式や中間的な意味表現 4.知識源を操作するコマンドに変換
25.  インターフェースには概念表現、世界モデルと呼ばれ る分野固有の知識が構文的曖昧性の解消や意味表 現から検索コマンドへの変換に使われる →特定の分野の質問に限定される
27.  人工知能持論(2013) 2.会話システム研究開発の歴史  西田豊明教授  http://www.ii.ist.i.kyoto-u.ac.jp/?page_id=4467&lang=ja  SHRDLU  http://hci.stanford.edu/~winograd/shrdlu/  AI開発ノート [愛すべきAI/Robot達] 第2回 SHRDLU  http://masazo.blog44.fc2.com/blog-entry-10.html