JP6150282B2 - ノン・ファクトイド型質問応答システム及びコンピュータプログラム - Google Patents
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Description
本願発明の発明者は、ノン・ファクトイド型質問に対しての回答を大量の文書から検索するにあたり、因果関係、すなわちある事象の原因と結果を表す意味的関係、が有効であることに注目した。この観点から、回答を検索するために準備されたテキスト中に存在する因果関係の表現を認識し、適切な素性を使用した教師あり学習によって、それらテキスト中から質問に対する回答を特定する。そのための手順の概略は以下のようにまとめられる。
図1を参照して、この実施の形態に係る質問応答システム30は、ホワイ型質問等のノン・ファクトイド型の質問34を受け、回答探索の対象となる大量の文書を記憶した対象文書記憶部32から質問34に対する回答としてふさわしい結果部分を持つ因果関係表現を抽出し、回答36として出力するためのものである。この実施の形態では、以下の説明を分かり易くするために、対象文書記憶部32には、各文について予め形態素列に分解され、かつ係り受け解析されて係り受け解析結果が付された文書が格納されているものとする。
単語マッチングは、質問と結果部分とが、どの程度の数の内容語(名詞及び動詞を含む。)を共有しているか否かに関する。共有される内容語の数が多ければ多いほど、質問と結果部分とが似ているということができる。
部分木マッチングは、構文構造上の部分木のマッチングであり、具体的には、図2(B1)及び図2(B2)に示したような部分木について、質問の部分木と結果部分の部分木との間で共通するものがいくつあるかで見ることができる。より具体的には、両者の部分木から得られる単語n−グラムがどの程度共通しているかで測ることができる。
回答候補が回答にふさわしいと判定された因果関係を含んでいるかの二値特性。この値は、因果関係相当性判定部64の出力により得られる。
回答候補内の因果関係の単語及び部分木のn−グラムと、述部の活性・不活性の意味極性。これらは、回答候補の形態素列、係り受け木、及び因果関係相当性判定部64の出力内の述部極性判定部270(図10)により得られる。
回答にふさわしいと判定された因果関係表現の結果部分が質問と共有する単語、部分木、若しくは活性・不活性極性の数又はこれらの任意の組合せ。これらは形態素解析処理部50及び係り受け解析処理部52の出力、因果関係認識部60の出力、各回答候補の形態素列及び部分木等から生成できる。
以上に構成を説明した質問応答システム30は以下のように動作する。まず、質問応答システム30が動作するための準備段階における質問応答システム30の動作を説明する。図1を参照して、対象文書記憶部32には回答を検索する対象となる文書を予め多数記憶しておく。各文書に含まれる文の各々は、形態素解析と係り受け解析され、係り受け木の情報が付される。
ホワイ型質問応答システムにおける因果関係素性の影響を調べるために、質問に対して各手法を用いて得られた最上位回答の精度を調べた。その結果を次のテーブル1に示す。
上記実施の形態に係る質問応答システム30は、コンピュータハードウェアと、そのコンピュータハードウェア上で実行されるコンピュータプログラムとにより実現できる。図14はこのコンピュータシステム330の外観を示し、図15はコンピュータシステム330の内部構成を示す。
32 対象文書記憶部
34 質問
36 回答
50 形態素解析処理部
52 係り受け解析処理部
54 関連文書検索部
56 回答候補抽出部
58 因果関係の手掛かり単語記憶部
60 因果関係認識部
62 極性辞書記憶部
64 因果関係相当性判定部
66 素性ベクトル生成部
68 回答候補ランキング部
200 学習処理部
201 係り受け木
202,204,260 回答候補
220 手掛かり単語特定部
222 CRFモデル
224 因果関係表現特定部
270 述部極性判定部
272 一致判定部
274 相当性フラグ設定部
300 素性ベクトル
302 スコアリング部
306 最上位候補出力部
Claims (6)
- ノン・ファクトイド型の質問の入力を受け、当該質問に対する回答を生成するノン・ファクトイド型の質問応答システムであって、コンピュータ読取可能な複数個の文書を記憶する文書記憶手段に接続されて用いられ、
質問の入力を受けたことに応答して、前記文書記憶手段から、当該質問に対する回答候補を取出すための候補検索手段と、
前記候補検索手段により回答候補が検索されたことに応答して、前記質問と、前記候補検索手段により検索された回答候補の各々との組合せについて、所定の素性の集合を生成するための素性生成手段と、
前記素性生成手段により生成される前記素性の集合が与えられると、当該素性の集合を生成する元となった質問と回答候補とについて、当該回答候補が当該質問に対する正しい回答である度合いを示すスコアを算出し、最もスコアの高い回答候補を前記質問に対する回答として出力する回答選択手段とを含み、
前記素性生成手段は、
前記質問及び各回答候補について、それぞれの形態素情報及び統語情報から求められる第1の素性の組を算出する第1の素性算出手段と、
各前記回答候補中の因果関係表現であって、前記質問に対する回答を与えるものとして相当なものを選択し、当該因果関係表現から得られる第2の素性の組を算出する第2の素性算出手段とを含み、
前記素性の集合は前記第1の素性の組と前記第2の素性の組とを含む、ノン・ファクトイド型の質問応答システム。 - 前記候補検索手段は、
前記質問の入力を受けたことに応答して、当該質問を所定の複数個の類型のいずれかに分類する分類手段と、
前記質問の入力を受けたことに応答して、前記文書記憶手段に記憶された各文書を、連続する1個又は複数個の文からなる文の組に分割し出力する文分割手段と、
前記文分割手段により出力された各文の組について、前記分類手段による分類結果にしたがって定まる基準によりスコアを算出し、当該スコア上位の文の組を前記回答候補として出力する手段とを含む、請求項1に記載のノン・ファクトイド型の質問応答システム。 - 前記第2の素性算出手段は、
各前記回答候補の中で、因果関係表現の特定のための手掛かりとなる表現を特定する手がかり表現特定手段と、
各前記回答候補の中で、前記手掛かり表現特定手段により特定された手掛かり表現により結びつけられている、因果関係の原因部分と結果部分とからなる因果関係表現を特定する因果関係表現特定手段と、
前記特定された因果関係表現の結果部分に含まれる名詞と当該名詞が係る述部の極性との組合せ、及び前記質問に含まれる名詞と当該名詞が係る述部の極性との組合せが一致するか否かを判定する一致判定手段と、
各前記回答候補の中で前記因果関係表現特定手段により特定された因果関係表現が、前記質問に対する回答として相当か否かを、前記一致判定手段による判定結果と、各前記回答候補と前記質問との間の単語マッチング及び係り受け木の部分木マッチングとを用いて判定する相当性判定手段と、
前記相当性判定手段による判定結果を示す情報を前記第2の素性の組の素性として出力する手段とを含む、請求項1又は請求項2に記載のノン・ファクトイド型の質問応答システム。 - 前記第2の素性算出手段はさらに、前記因果関係表現特定手段により特定された因果関係表現の単語のn−グラム、当該因果関係表現における係り受け木の部分木のn−グラム、若しくは当該因果関係表現に含まれる述部の極性と当該述部に係る名詞の意味との組合せ、又はこれらの任意の組合せを前記第2の素性の組の素性として出力する手段を含む、請求項3に記載のノン・ファクトイド型の質問応答システム。
- 前記第2の素性算出手段はさらに、前記因果関係表現特定手段により特定された因果関係表現のうちの結果部分が前記質問と共有している単語、係り受け木の部分木、活性の述部の数、若しくは不活性の述部の数、又はこれらの任意の組合せを前記第2の素性の組の素性として出力する手段を含む、請求項3又は請求項4に記載のノン・ファクトイド型の質問応答システム。
- コンピュータを、請求項1〜請求項5のいずれかに記載の全ての手段として機能させる、コンピュータプログラム。
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