質問応答のための情報検索への応用を目的とした確率型検索モデルとブーリアン検索モデルの組み合わせ  [in Japanese] On a Combination of Probabilistic and Boolean IR Models for Question Answering  [in Japanese]

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Abstract

効率的な文書データベースに基づいた質問応答システムを構築するためには、情報 検索システムの性能の向上が不可欠である。ここで、特定の人や組織に関する質問応 答を目的とする場合を考えると、対象となる文書に、これらの人や組織に関する情報 が入っていることは不可欠であり、ブーリアン検索モデルに基づいた検索式を利用す る事が望ましい場合がある。本研究では、人名や組織名に多く存在すると考えられる 表記バリエーションのリストと動詞の同義語を考慮することによって、質問応答を考 慮した適切なブーリアン検索式を構築すると共に、確率型検索モデルとブーリアン 検索モデルを組み合わせた情報検索システムABRIR (Appropriate Boolean query Reformulation for Information Retrieval) を利用したシステムを提案する。また、 本システムを地理情報などに関する質問応答のタスクであるNTCIR8-GeoTime タ スクに適用し、その有効性を検証した。

In order to make a good question answering (QA) system based on text database, it is better to have a good information retrieval (IR) system that can find an appropriate relevant document sets from a given query. To make a good IR system for QA about particular named entities, it is better to use Boolean IR model by using appropriate Boolean query with named entity information. In this paper, we propose to use ABRIR (Appropriate Boolean query Reformulation for Information Retrieval) for this problem. In this system, appropriate list of synonyms and variation of Japanese katakana description of given query are used for constructing Boolean query. Evaluation results shows that ABRIR works effectively for the task of IR for QA (NTCIR8-Geotime).

Journal

  • 情報アクセスシンポジウム2010 = Proceedings of Information Access Symposium 2010

    情報アクセスシンポジウム2010 = Proceedings of Information Access Symposium 2010, article 4

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    170000062851
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AA12496510
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    conference paper
  • Data Source
    IPSJ 
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