研究課題
インターネット上の質問回答サイトの利用者が近年急増している。質問回答サイトは、ユーザー同士が質問と回答を投稿するコミュニティであり、悩み事・相談事を解決する場であると同時に、膨大な知識が蓄積されたデータベースとして活用されている。しかし、利用者の増加に伴い、回答者が自身の専門性や興味に合った適切な質問文の発見が困難になり、誤った回答により誤った知識が広まるケースが激増している。質問回答サイトは、今や膨大な知恵袋となっており、この問題は社会的に大きな問題となっている。本研究では、ある質問文に適切に回答できるユーザーをその質問文に引き合わせる手法の開発を目的として、以下の(1)～(3)の事項の解決を図った。(1) 『グッドアンサー』の推定精度の向上：質問者と回答者の印象や内容を表す因子を求め、質問回答文の特徴量からの因子得点の推定を可能としてきた。因子得点を用いて、複数人の評価により定められた客観的評価値の推定精度の向上を図った。分析の結果、オークションとパソコンの文章に関しては、やや良好な推定結果が得られた。恋愛相談の文章に関しては、因子得点の自然対数を適用することで良好な推定精度が得られた。(2) 適切な回答者の選出手法の開発：質問文と投稿済の回答文の因子得点間の距離を用いて、新規質問文に適切な回答を施すことが可能な回答者を探索する可能性を検証した。検証の結果、距離と距離上位の出現回数は、質問文に適切に回答できるユーザーの選択に有用な可能性を示した。(3) 質問文への適切な回答者の探索：(2)の観察に基づき、出現回数と距離に基づくスコアに応じて適切な回答者を決定する手法を提案した。提案手法に対する評価を、適合率と再現率を用いて行った。その結果、提案手法は、距離に基づく他手法より良好に回答者を推薦できること、ならびに平均程度以上の回答者の獲得において良好であることを示した。
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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International Journal of Affective Engineering
巻: Vol. 13, No. 1 ページ: pp.19-26
