情報処理学会 第75回全国大会講演要旨

近年、新しい情報アクセス技術として質問応答が注目されている。
質問応答とは自然言語の情報要求に対して最適な回答を自動で返答するシステムであり、
その中でも本稿では回答すべき語が複数存在する場合を想定した
リスト型質問応答を取り扱う。
従来のリスト型質問応答では回答候補に対してスコアリングを行い、
そのスコアに基づき正しい回答群の抽出を行っているが、
回答群を抽出するためのアルゴリズムの多くは初期スコアの精度に
依存しているという問題がある。
そこで、本稿では回答候補間の共起情報を用いることで
初期スコアを改善するための手法を提案した。
また実験により、共起情報を用いることの有用性と課題が確認できた。