質問応答システム の商品レビュー
ユーザの質問に対して自然言語で応答を返すシステムについての概論書です。質問には単語で返答できる型であるファクトイド型と文で返さなくてはならないノンファクトイド型があり、それぞれアプローチは異なりますが大枠は質問解析、検索クエリの発行、知識DBに問い合わせたうえで回答文を生成すると...
ユーザの質問に対して自然言語で応答を返すシステムについての概論書です。質問には単語で返答できる型であるファクトイド型と文で返さなくてはならないノンファクトイド型があり、それぞれアプローチは異なりますが大枠は質問解析、検索クエリの発行、知識DBに問い合わせたうえで回答文を生成するという流れに変わりはありませんでした。近年だと、Google検索を活用した研究も行われているそう。勉強になりました。
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質問応答で扱われる質問は、単純な事実や出来事に関して尋ねるファクトイド型質問、人物や事物の定義を尋ねる定義型質問、事物間に存在する関係、一連の出来事、理由や原因、意見や評価を尋ねるさまざまなノンファクトイド型質問がある。また、質問に対する複数の回答をすべて過不足なく求めるリスト型...
質問応答で扱われる質問は、単純な事実や出来事に関して尋ねるファクトイド型質問、人物や事物の定義を尋ねる定義型質問、事物間に存在する関係、一連の出来事、理由や原因、意見や評価を尋ねるさまざまなノンファクトイド型質問がある。また、質問に対する複数の回答をすべて過不足なく求めるリスト型質問も扱われるようになった。 技術的難易度は別として、基本的には、①ユーザーが入力した質問を解析する、②質問解析で得られた検索式に基づいて検索する、③情報検索で得られた文書から回答候補を抽出する、④回答候補を、さまざまな情報に基づいて採点する、という構成になっている。 日本語の場合、文を単語に区切り、個々の単語の品詞や活用形などの情報を付与する形態素解析が重要であり、その精度によって、その後の検索や候補抽出、採点の精度が大きく左右され、質問応答システム全体の品質に大きな影響を与えることになる。
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