20150205 発表資料

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1. 質問応答 自然言語処理研究室 B3 須戸悠太 1
2. 質問応答とは • 質問に対して、知識を用いて解答を提示する。 • 例：「日本で一番高い山は？」 ▫ →「富士山」と返す。 2
3. 出力結果の違い • 情報検索 ▫ 解答が含まれると考えられるテキスト • 質問応答 ▫ 解答そのもの 3
4. システム • 「質問の解析」 • 「テキスト検索」 • 「解答の抽出」 の3つのモジュールより構成される。 4
5. 質問の解析 • 質問を解析し、以下の情報を抽出する。 ▫ ①. テキストの検索に必要なキーワード集合 （検索要求） ▫ ②. 期待されている解答の情報  例：「日本で一番高い山は？」  →①：「日本」「一番」「高い」「山」  →②：「山の名前」 5
6. テキスト検索 • テキスト検索システムを用いる。 • 「質問の解析」で抽出したキーワードを利用し て、大規模なテキスト集合から解答を含んでい ると考えられるテキストを検索する。 6
7. 検索結果 7
8. 解答の抽出 • 検索されたテキストに対して固有名抽出を行う。 ▫ →テキスト中に出現する固有名を同定 • 解答として期待されている固有名のタイプと合 致する、解答として適当な文字列を出力。 8
9. システム構造 9 テキスト検索 質問の解析 解答の抽出 テキスト集合 質問 解答 検索要求 解答のタイプ 該当テキスト
10. システム構造 • 質問応答のシステムはテキスト検索と情報抽出 （特に固有名抽出）を組み合わせて実現された 技術である。 10
11. 欠点 • 解答が固有名である質問を想定 ▫ →解答が文章となるような質問への対応が課題 ▫ 例 ▫ 「iPS細胞とは何か？」 ▫ 「なぜ雲はできるのか？」 11
12. Watson • IBMが開発した質問応答システム • アメリカのクイズ番組「Jeopardy!(ジョパ ディ!)」で解答者として挑戦し、人間の解答者 に勝利した。 12
13. 何が凄い？ • 「Jeopardy!」の問題文は質問ではなく、事実の 形で書かれており、その文章が何を意味してい るのか回答する形式である。 13
14. 問題文の例 • 「米国が外交関係を持たない世界の4カ国のうち、 この国は最も北にある」 • 質問：「この国」 • 解答：「北朝鮮」 • 問題文の理解（何を聞いているのか）が必要と なる。 14
15. 勝つための課題 • 幅広い知識が問われる • 正解率 ▫ 不正解の場合、減点されるため。 • 戦略 ▫ 掛金が倍になる問題が存在し、自分の得点に応じ て攻めるかの判断が必要。 15
16. 参考資料 • 自然言語処理の基礎 ▫ 奥村学, コロナ社 • 【森山和道の「ヒトと機械の境界面」】 クイズ王を破ったIBMの質問応答システム 「Watson」とは ▫ http://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/kyok ai/20110323_434297.html 16