[1N4-J-9] 自然言語処理・情報検索: ドメイン知識分析

[1N4-J-9-04] 運転免許試験で使用される語彙と省略語句の分析

〇的場 成紀¹、古賀 雅樹¹、大塚 基広¹、小林 一郎²、平 博順¹ (1. 大阪工業大学大学院 情報科学研究科、2. お茶の水女子大学大学院 人間文化創成科学研究科)

キーワード：人工知能、免許試験、自動解答システム

日本の自動車免許試験のためのソルバーを開発します。
このテストは、交通ルール、運転方法、自動車の構造、自動車に関連する物理法則に関する約100の真偽の質問で構成されています。
合格点は90％ですが、これまでのアプローチでの最高点は約65％です。
このアプローチは、テスト文と最も類似した文との間の文の類似性と、ソルバーのデータベースにあるゴールドスタンダードの回答に基づいています。
テストに合格するシステムに向けて、テストの語彙と文章スタイルを分析しました。
分析の結果、語彙は比較的少なく、100個の問題に対して約300語であり、文にはゼロ代名詞が多く含まれているため、ソルバーの精度が低くなります。
さらに、我々は以前の照応解析システムを使用して前件を解決しようとしました。
各問題は一文のみで構成され、代名詞を解決する手がかりは非常に少なく、標準的な記事よりも解決するのが難しいため、結果はシステムがテストで照応を解決できないことを示しました。
分析の結果、高性能システムでは、ドメイン固有の知識に基づいた照応解析が必要であることが明らかになりました。