1.質問応答の歴史 |
1.1 言語理解と質問応答 1 |
1.2 自然言語インタフェースと対話システム 4 |
1.3 情報アクセス技術としての質問応答 6 |
1.4 オープンドメイン質問応答 7 |
1.5 質問応答の展開 10 |
2.自然言語インタフェース |
2.1 技術的な位置づけ 13 |
2.2 典型的な構成と処理の流れ 14 |
2.2.1 システム構成 14 |
2.2.2 質問の処理 20 |
2.3 処理と知識の構成 22 |
2.3.1 可搬性 22 |
2.3.2 論理形式と検索式 23 |
2.3.3 構文解析と意味解析 24 |
2.4 知識の表現と獲得 25 |
2.4.1 論理形式の枠組み 25 |
2.4.2 慨念表現 28 |
2.4.3 知識の獲得 31 |
2.5 質問解析曖昧性 34 |
2.5.1 構文的曖昧性に起因する曖昧性 34 |
2.5.2 複合名詞や連体修飾の意味関係の曖昧性 35 |
2.5.3 限量子のスコープに関連する曖昧性 36 |
2.6 対話文脈に関する処理 37 |
2.6.1 照応の処理 38 |
2.6.2 省略の処理 40 |
2.7 利用者の支援 41 |
2.7.1 協調的情報付加 41 |
2.7.2 理解できない質問への対応とメタ質問 43 |
2.8 技術の評価と展開 46 |
3.ファクトイド型質問応答 |
3.1 ファクトイド型質問応答システムの典型的な構成 50 |
3.2 質問解析 52 |
3.2.1 手書きルールによる質問解析 53 |
3.2.2 機械学習による質問文の分類 57 |
3.2.3 サポートベクトルマシン 59 |
3.2.4 単語属性n-gramによる質問分類 63 |
3.2.5 いろいろなカーネル 64 |
3.2.6 複数文の質問解析 65 |
3.3 情報検索 65 |
3.3.1 転置インデックス 67 |
3.3.2 文字n-gram 68 |
3.3.3 サフィックスアレイ 69 |
3.3.4 TF・IDF 71 |
3.3.5 ompi/BM25 72 |
3.3.6 パッセージの評価 73 |
3.3.7 フィードバックによる改善 73 |
3.3.8 フレーズ検索による改善 74 |
3.3.9 回答タイプによる改善 74 |
3.3.10 同義語・言い換え処理による改善 75 |
3.3.11 フィールドを指定した検索 75 |
3.4 回答候補の抽出 76 |
3.4.1 機械学習による固有表現抽出 79 |
3.4.2 SVMによる固有表現抽出 80 |
3.4.3 SVM実行の高速化 82 |
3.4.4 条件付確率場による固有表現抽出 84 |
3.4.5 ルールの学習による固有表現抽出 85 |
3.4.6 半教師あり学習 87 |
3.4.7 回答タイプの要素を列挙したリスト 88 |
3.4.8 例から回答抽出パターンを自動獲得する方法 88 |
3.4.9 語義獲得 89 |
3.5 回答候補の選択・採点 90 |
3.5.1 冗長性・多様性の利用 90 |
3.5.2 採点関数の学習 92 |
3.5.3 照応解析 93 |
3.5.4 制約を用いた回答の検証 94 |
3.5.5 教師なし学習による回答候補選択 94 |
3.5.6 回答候補評価における論理の利用 95 |
3.5.7 導出原理による証明 96 |
3.5.8 COGEX 97 |
3.5.9 SAIQA-Is 98 |
3.6 システムの性能の評価 99 |
3.6.1 リスト型質問の評価 100 |
3.6.2 確信度を考慮したシステムの評価 101 |
3.7 回答タイプ分類の不要なシステム 102 |
3.7.1 固有表現抽出の拡張 103 |
3.7.2 統計的翻訳技術の利用 103 |
3.8 言語横断質問応答システム 104 |
3.8.1 翻訳辞書によるアプローチ 104 |
3.8.2 統計的機械翻訳技術を用いた検索 105 |
3.9 対話型質問応答システム106 |
3.9.1 情報アクセス対話 106 |
3.9.2 SPIQA 107 |
3.9.3 VAQA 108 |
3.10 SAIQA 108 |
4.ノンファクトイド型質問応答 |
4.1 定義型質問応答とは 112 |
4.2 定義型質問応答の研究の経緯 112 |
4.2.1 定義の自動獲得 113 |
4.2.2 TRECにおける取組み 119 |
4.2.3 DUCにおける取組み 122 |
4.2.4 NTCIRにおける取組み 125 |
4.3 定義型質問応答の評価の仕方 126 |
4.3.1 F値による評価 126 |
4 3.2 Pyramidによる評価 129 |
4.3.3 ROUGEによる評価 130 |
4.3.4 POURPREによる評価 131 |
4.3.5 BEによる評価 133 |
4.4 定義型質問応答の処理の流れ 135 |
4.4.1 質問解析 135 |
4.4.2 文書検索 136 |
4.4.3 回答候補抽出 137 |
4.4.4 回答候補評価 140 |
4.4.5 冗長性除去と回答出力 142 |
4.5 定義型質問応答の代表的なシステム 143 |
4.5.1 BBNのベースラインシステム 144 |
4.5.2 BBNのシステム 145 |
4.5.3 QUALIFIER 148 |
4.5.4 FDUQA 150 |
4.5.5 DefScriber 153 |
4.5.6 PIQUANT 155 |
4.6 定義型質問応答の今後の展開 158 |
4.7 why型質問応答とは 158 |
4.8 Why型質問応答の研究の経緯 159 |
4.8.1 因果関係の理解 159 |
4.8.2 why型質問応答システムへの取組み 165 |
4.9 why型質問応答の評価の仕方 169 |
4.9.1 MRRによる評価 170 |
4.9.2 一位正解率・五位正解率による評価 171 |
4.9.3 F値による評価 171 |
4.10 why型質問応答の処理の流れ 172 |
4.10.1 質問解析 172 |
4.10.2 文書検索 173 |
4.10.3 回答候補抽出 174 |
4.10.4 回答候補評価 176 |
4.10.5 回答出力 178 |
4.11 why型質問応答の代表的なシステム 178 |
4.11.1 諸岡らのシステム 179 |
4.11.2 RE:Why 180 |
4.11.3 NAZEQA 182 |
4.11.4 Verberneのシステム 186 |
4.11.5 田村らのシステム 187 |
4.12 why型質問応答の今後の展開 188 |
4.13 その他の質問応答と今後の展開 189 |
5.自然言語検索 |
5.1 質問応答的な自然言語検索サービス 192 |
5.1.1 アーカイブ検索型のサービス 192 |
5.1.2 Web検索型のサービス 193 |
5.2 TREC QAとは異なる自然言語検索へのアプローチ 195 |
5.2.1 評判検索・意見検索 195 |
5.2.2 Q&A検索・質問回答検索 197 |
5.2.3 深い言語処理による自然言語検索 199 |
5.2.4 データベースの利用 201 |
5.3 実例紹介:gooラボ自然文検索実験 202 |
5.3.1 質問応答の対象範囲 202 |
5.3.2 処理の流れ 204 |
5.3.3 ユーザインタフェースと質問文の分布 205 |
引用・参考文献 207 |
索引 234 |