自動生成した学習データを用いた文書分類器に基づくFAQ検索システム

牧野拓哉; 野呂智哉; 岩倉友哉

文献

J-GLOBAL ID：201702283742057536 整理番号：17A0281958

自動生成した学習データを用いた文書分類器に基づくFAQ検索システム

An FAQ Search Method Using a Document Classifier Trained With Automatically Generated Training Data

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資料名：
巻： 24 号： 1 ページ： 117-134 発行年： 2017年02月15日
JST資料番号： L3934A ISSN： 1340-7619 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)

本論文では,ユーザからの自然文による問い合わせを対応するFrequently Asked Question(FAQ)に分類する文書分類器を用いたFAQ検索手法を提案する。本文書分類器は,問い合わせ中の単語を手掛かりに,対応するFAQを判別する。しかし,FAQの多くは冗長性がないため,FAQを学習データとして文書分類器を作成する方法では,ユーザからの多様な問い合わせに対応するのが難しい。そこで,この問題に対処するために,蓄積されたユーザからの問い合わせ履歴から学習データを自動生成し,文書分類器を作成する。さらに,FAQおよび文書分類用に自動生成した学習データを用いて,通常使われる表層的な手がかりに加えて,本文書分類器の出力を考慮するランキングモデルを学習する。ある企業のコールセンターの4,738件のFAQおよび問い合わせ履歴54万件を用いて本手法を評価した。その結果,提案手法が,pseudo-relevance feedbackおよび,統計的機械翻訳のアライメント手法を用いて得られる語彙知識によるクエリ拡張手法と比較し,高いランキング性能を示した。(著者抄録)

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検索技術 , 情報加工一般 , 自然語処理

引用文献 (15件)：

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Cao, X., Cong, G., Cui, B., Jensen, C. S., and Zhang, C. (2009). “The Use of Categorization Information in Language Models for Question Retrieval.” In Proceedings of the 18th ACM Conference on Information and Knowledge Management, CIKM ’09, pp. 265-274. ACM.
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