大学入試の穴埋め型問題に対する語順を考慮した自動解答手法

田上諒; 田上諒; 木村輔; 宮森恒

文献

J-GLOBAL ID：201702248469240090 整理番号：17A1906343

大学入試の穴埋め型問題に対する語順を考慮した自動解答手法

Automatic Answering Method Considering Word Order for Slot Filling Question of University Entrance Examinations

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資料名：
巻： 10 号： 3 ページ： 45-57 (WEB ONLY) 発行年： 2017年10月05日
JST資料番号： U0476A ISSN： 1882-7799 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

近年,ユーザからの多様な情報要求を満たす技術として,質問応答などの自動解答技術が注目されている。しかし,それらの技術は,大学入試をはじめとする現実に即した多様で複雑な質問に対して,現状では十分に対応できているとはいい難い。たとえば,大学入試などにおける文書中の空欄部分の単語を解答するような穴埋め型問題に対して,従来手法では,主に語順を考慮しない検索ベースのファクトイド型解答技術が用いられているため,十分な正答率を得られていない。本稿では,大学入試二次試験の世界史穴埋め型問題を対象とし,語順を考慮した自動解答手法を提案する。具体的には,問題文解析時に穴埋め部分の周辺単語から解答カテゴリを推定し,解答候補抽出に利用するとともに,解答候補評価時に,カテゴリとの一致性や周辺単語の既出状況などを用いた指標を導入することで解答候補を評価する。特に,解答カテゴリを推定する際には,語順を考慮した分散表現による単語予測モデルを導入する。実験では,まず,単語予測モデルの精度を比較する。また,ベースライン手法と提案手法を比較し,提案手法を解答処理に取り入れることで,正答率にどのような変化があるかを明らかにする。(著者抄録)

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CAI

引用文献 (17件)：

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Takada, T., Imagawa, T., Matsuzaki, T. and Sato, S.: SML Question-Answering System for World History Essay and Multiple-choice Exams at NTCIR-12 QA Lab-2, 12th NTCIR Conference on Evaluation of Information Access Technologies, pp.421-424 (2016).
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