質問応答システム (自然言語処理シリーズ2)

制作 : 奥村 学  奥村 学 
  • コロナ社
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本棚登録 : 37
レビュー : 5
  • Amazon.co.jp ・本 (254ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784339027525

感想・レビュー・書評

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  • 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。

  • うーん… 全体的に難しい…(苦笑) ほとんど理解できず…

    曖昧性を3種類に分類されていて、構文的曖昧性、意味関係の曖昧性、スコープの曖昧性、に分類しているのが、わかりやすかったかな。

    文脈理解が難しいのも、前方照応と省略に分類。照応はいわゆる、それとか、そういうワード。省略はそもそもワードそのものが抜けるケース。xxxはいくら?、に続いて、じゃぁyyyは?、というようなもの。このあたり、やっぱり難しい。覚えておくことはできるだろうけど、忘れることがキツい… いつ忘れればいいのやら。

    自分自身に関する質問はメタ質問、というらしい。

    システム評価の仕方は、ワークショップでは、MRR(mean reciprocal rank)、ランクの逆数の平均、が使われているらしい。これに確信度を加味すると…どうなるんだっけ…汗

  • 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。

  • うーん余計に頭がカオス

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