| 研究概要 |
多言語横断質問応答システムを実現するには,複数の言語を対象として単言語質問応答システムを用意する必要がある.従来の質問応答システムにおいては,様々な箇所で人手規則に基づく方法を採用していたため,複数の単言語質問応答システムを用意することは構築コスト的にかなり困難だった.そこで,本研究では,質問応答システムに機械学習的アプローチを適用することにより,従来手法に比べて低コストでありながら,ほぼ同等の性能を有する質問応答システムを作成する方法を提案した.加えて,質問応答システムの性能を改善するために2つの研究を実施した.第1に,キーワード翻訳の精度を改善するために,既存の小規模対訳辞書を自動的に拡充し,大規模対訳辞書を構築する方法を提案した.第2に,回答選択の性能を改善するために,キーワード間の機能的関係を解析する方法について検討した.
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