人はどのように情報はどのように情報を情報を探すのか：
すのか： 利用者にとってよい利用者にとってよい回答
にとってよい回答とは回答とは何とは何か
コミュニティQA
コミュニティQAにおける
QAにおける良質回答
における良質回答の良質回答の自動予測
How Users Seek Information：
Information：Good Answers for Users
Automatic Prediction of HighHigh-Quality Answers in Community QA

石川大介 （Daisuke ISHIKAWA) 神門典子 (Noriko KANDO)KANDO)

何がわかる？
がわかる？

どんな研究
どんな研究？
研究？

コミュニティQA
コミュニティQAにおける
QAにおける過去における過去のアーカイブから過去のアーカイブから良質なコンテンツを良質なコンテンツを発見なコンテンツを発見
ウェブ 上 にある様にある 様 々なテキスト断片なテキスト 断片(断片( ブログ，ブログ ，
ウェブ上
twitter, AmazonのレビューなどAmazonのレビューなど)のレビューなど)から，から，良質なコ良質なコンテンツを発見ンテンツを発見する
発見する技術する技術として技術として応用として応用

Yahoo!知恵袋
Yahoo!知恵袋データを知恵袋データを用
データを用いて回答
いて回答の回答の質を評価
判定者による判定者による良質回答
による良質回答の良質回答の判定実験の判定実験の実施
機械学習によるモデル
機械学習によるモデル化
によるモデル化と，良質回答予測シ
良質回答予測シ
ステムの構築ステムの構築複数判定者による良質回答
による良質回答の良質回答の評価
複数判定者による





研究概要
人間の人間の理解

判定者2判定者2名による実験
による実験【分かりやすい】
かりやすい】 13 / 84
【詳しい】しい】 52 / 84
【根拠】
根拠】 19 / 84
【丁寧】
丁寧】 50 / 84
【ポジティブ】
ポジティブ】 2 / 84
【的確】
的確】 18 / 84

質問：
質問：200件
200件
回答：
回答：594件
594件
カテゴリ：
カテゴリ：「パソコン」「パソコン」「恋愛相談」「恋愛相談」
恋愛相談」「一般教養」「一般教養」「政治」「政治」
政治」 から各から各50件
50件•2名の判定者とベストアンサーが判定者とベストアンサーが一とベストアンサーが一致した84
した84件
84件を調査•••判定者4
判定者4名による実験による実験

判定基準
e1 e2 e3 e4 •質問：
質問：1500件
1500件
•回答：：
7443件
件
回答7443【回答者の3 5 1 3 •カテゴリ：回答者の経験】
経験】カテゴリ：14カテゴリ
14カテゴリ【回答の- 3 1 3 •判定者：回答の根拠】
根拠】
判定者：男性2
男性2名，女性名(理系//文系)
2
理系文系)【丁寧に- 5 1 - •判定時間：丁寧に説明】
説明】
判定時間：16～16～25時間
25時間【詳しい記述- - 4 1 •質的データ
データ分析
分析ソフト
しい記述】
記述】
質的データ分析ソフト(Weft QDA)によってQDA)によって判定によって判定【意見が3 - 1 1 レポートを分析
意見が書いてあれば】
いてあれば】
レポートを分析【答えになっていれば】- - - 4えになっていれば】【具体的な- 1 2 具体的な回答】
回答】【質問者の1 - 2 質問者の立場を立場を尊重】
尊重】【論理がしっかりしている
論理がしっかりしている】
がしっかりしている】 - - 2 【回答の- - 2 回答の理由】
理由】【もっともらしい】- - 1 もっともらしい】【説得力のある- - - 1
説得力のある回答のある回答】
回答】


計算機への計算機への応用への応用

良質回答予測システムの良質回答予測システムの構築
システムの構築

良質回答予測システム
良質回答予測システム ASURAASURA-1：- 回答文
回答文に基づくシンプルな予測
づくシンプルな予測モデル
予測モデル- 【詳しさ】【しさ】【丁寧】【丁寧さ丁寧さ】【根拠】【根拠】
根拠】に基づく5
づく5素性モデル素性モデル
良質回答予測システム
良質回答予測システム ASURAASURA-2：- ASURAASURA-1 強化13
強化13素性13素性モデル
素性モデル
- 質問文
質問文と回答文に回答文に基づく【づく【詳しさ】しさ】と【相性】相性】の素性を素性を追加
学習環境
学習環境：
環境：
- 機械学習機械学習:
学習: SVM (TinySVM(TinySVM 0.09)- 訓練データ
訓練データ:
データ: 質問300
質問300件
300件，回答600
回答600件600件(ベストアンサー300ベストアンサー300件300件，その他その他の回答300
回答300件300件)
計算機環境：
計算機環境：- OS:
OS: CentOS 5.3 (64bit)(64bit)- CPU:
CPU: Xeon 2.0 GHz Quad Core- メモリ:
メモリ: 16 GBNTCIRNTCIR-8 CQA パイロットタスクによる公式評価結果
パイロットタスクによる公式評価結果••

主な研究発表Daisuke Ishikawa, Tetsuya Sakai, Noriko Kando: Overview of the NTCIRNTCIR-8 Community QA Pilot

提出結果：
提出結果：12 件
GAGA-Q指標：
指標：
ASURAASURA-2 が第一位

Task, (Part I): The Test Collection and the Task, Proceedings of NTCIRNTCIR-8 Workshop Meeting, 2010.

Daisuke Ishikawa: ASURA: A BestBest-Answer Estimation System for NTCIRNTCIR-8 CQA Pilot

Task, Proceedings of NTCIRNTCIR-8 Workshop Meeting, 2010.

Tetsuya Sakai, Daisuke Ishikawa, Noriko Kando, Yohei Seki, Kazuko Kuriyama and ChinChin-Yew Lin:

Using GradedGraded-Relevance Metrics for Evaluating Community QA Answer Selection, The Fourth ACM
International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM 2011), 2011.
石川大介,
石川大介, 酒井哲也,酒井哲也, 関洋平,関洋平, 栗山和子,栗山和子, 神門典子:
神門典子: 複数判定者によるコミュニティ
複数判定者によるコミュニティQA
によるコミュニティQAのQAの良質回答の判定,
判定, 情報知識学会 第19回研究報告会
19回研究報告会,
回研究報告会, 2011.
石川大介,
石川大介, 栗山和子,栗山和子, 酒井哲也,酒井哲也, 関洋平,関洋平, 神門典子:
神門典子: Q&Aサイトにおけるベストアンサー
Q&Aサイトにおけるベストアンサー推定
サイトにおけるベストアンサー推定の推定の分
析とその機械学習とその機械学習への機械学習への応用への応用,応用, 情報知識学会第18情報知識学会第18回研究報告会
18回研究報告会,
回研究報告会, 2010.

連絡先： 石川 大介 (Daisuke ISHIKAWA) / 国立情報学研究所 情報社会相関研究系 特任研究員

TEL : 03-4212-2672

Email : dais@nii.ac.jp

ASURAASURA-2 は，スポーツとインターネットのカテゴリ
で，特に高い性能を性能を発揮