[2L3-J-9] Natural language processing, information retrieval: knowledge supply

[2L3-J-9-03] Collecting Examples of Know-How Question Answering from Column Pages on the Web

〇Tatsuya Maeda¹, Tengyang Chen¹, Yohei Ohkawa¹, Takehito Utsuro¹, Yasuhide Kawada² (1. University of Tsukuba, 2. Logworks Co., Ltd.)

Keywords:question answering, know-how, machine comprehension model

質問応答分野における現状の研究動向としては，Wikipediaに明示的に書かれるような事実を回答対象とする研究が大半を占める．そのため，非事実の典型として，ものごとのやり方を答えるノウハウや，意見を問う質問に対して的確に応答することは容易ではない．そこで，本論文では，ニューラル読解モデルの中でも，特にノウハウに関する質問応答を対象とするニューラル読解モデル訓練のための質問応答事例データセットを作成することを目的とする．具体的には，ウェブ上でノウハウを提示するサイトにおいてノウハウが掲載されたウェブページを情報源として，ニューラル読解モデル訓練のための質問応答事例を作成する方式を提案する．特に，本論文では，ノウハウサイト中のウェブページの中でも，コラムページからのノウハウ質問応答事例作成が容易であることを示すとともに，トピックモデルを用いることにより，多様な話題のノウハウ質問応答事例を効率よく作成する方式を提案する．