トピックモデルに基づく多様性を考慮した回答文書検索モデル  [in Japanese] A Model on Answering Documents Retrieval Considering Diversity Based on Topic Models  [in Japanese]

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Author(s)

    • 大川 順也 OKAWA Junya
    • 早稲田大学大学院創造理工学研究科経営システム工学専攻 Graduate School of Creative Science and Engineering, Waseda University
    • 雲居 玄道 KUMOI Gendo
    • 早稲田大学理工学術院創造理工学部経営システム工学科 School of Creative Science and Engineering, Waseda University
    • 後藤 正幸 GOTO Masayuki
    • 早稲田大学理工学術院創造理工学部経営システム工学科 School of Creative Science and Engineering, Waseda University

Abstract

<p>一般的な質問応答システムでは,ユーザから与えられた質問を解析し,情報源となる文書集合から,質問に対する適切な回答を検索するモデル(回答文書検索モデル)を構築することで回答候補を抽出し,回答の自動化を実現している.</p><p>コミュニティQAサイト(cQAサイト)における質問・回答文書に対して,回答文書検索モデルを構築する場合,基本的な手法として質問文書の類似度による手法が考えられる.しかし,cQAサイトで見られるような,質問ごとに存在する回答文書の多様性を的確に掴みながら,適切な内容の回答文書を提示することは困難であると考えられる.そこで本研究では,トピックモデルの代表的な手法であるLatent Dirichlet Allocation(LDA)を用いることで,従来手法では対応できなかった回答文書の多様性を考慮可能な回答文書検索モデルの構築手法を提案する.最後に,提案モデルの有効性を検証するため,実際にcQAサイトに投稿された質問・回答文書を用いた検証実験を行い,検索結果の性能を評価するとともに,得られた結果に基づいて考察を行う.</p>

<p>A general QA system realizes automatic answering by analyzing questions given by the user based on a model that retrieves appropriate answer candidates for each question from a set of documents (an answering documents retrieval model). When constructing an answering documents retrieval model for question/answer documents for a community QA (Question Answering) sites (cQA sites), a method based on a similarity measure on question documents can be a basic method. However, it is difficult to present appropriate answering documents while accurately grasping the diversity of answer documents that exist for each question as seen on a cQA site. In this study, we propose a method for constructing an answering documents retrieval model that can consider the diversity of answer documents by using a topic model. In order to verify the effectiveness of a proposed model, a verification experiment using question/answer documents actually posted on a cQA site is performed.</p>

Journal

  • Journal of the Japan Society for Management Information

    Journal of the Japan Society for Management Information 30(1), 31-46, 2021

    The Japan Society for Managemant Information

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    130008059271
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10551813
  • Text Lang
    JPN
  • ISSN
    0918-7324
  • NDL Article ID
    031591319
  • NDL Call No.
    Z4-1197
  • Data Source
    NDL  J-STAGE 
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