DEIM Forum 2013 B6-2

コミュニティQA における質問・回答間の依存関係抽出の検討
香川 雄一†

佐藤 哲司†† 筑波大学大学院図書館情報メディア研究科 〒 305–8550 茨城県つくば市春日 1–2
E-mail: †{kagawa,satoh}@ce.slis.tsukuba.ac.jp
あらまし コミュニティQA では，1 つの質問に対して直接的な回答だけでなく，既に投稿された回答への補足や反論など追記型の投稿がなされることが多い．そのため，質問・回答間には何らかの依存関係があると考えられる．我々はこれまでに，質問・回答間の依存関係を手動で抽出し，依存関係を基にベストアンサーの特徴分析を行った．本論文では，グッドアンサー情報を用いて特徴分析を行い，ベストアンサーとの比較を行う．また，依存関係を自動的に抽出するために，依存関係を構成する観点を表現上の特徴と情報量を用いて抽出する．その結果，ベストアンサーとグッドアンサーに選ばれた回答の依存関係に基づく特徴の違いが明らかになり，良質な回答の特徴を新たに発見できる可能性を示した．また，質問・回答の観点を表現上の特徴と情報量を用いて自動抽出を行った結果について報告する．
キーワード

コミュニティQA，Web マイニング，談話解析，ベストアンサー，グッドアンサー，データベース

Extraction of dependence relationships among Question and Answers
in Community QAYuichi KAGAWA† and Tetsuji SATOH†† Graduate School of Library and Information Science and Media Studies,University of Tsukuba
1–2,Kasuga,Tsukuba,Ibaraki,305–8550 Japan
E-mail: †{kagawa,satoh}@ce.slis.tsukuba.ac.jp
Abstract In Community QA, answerers post not only direct answers to the question but also to the answers
posted before in order to support or object to them. That is why it is supposed that there are dependences amongquestion and answers. We express dependence relationships among question and answers with network structure
manually and analyze network charts expressing dependences using best answer information. In this paper, weanalyze them using good answer information and compare the result with that of best answer information. And
in order to extract dependences automatically, we extract perspectives in each article by text feature words andentropy. In the result, we ﬁnd the diﬀerence about features between best answer and good answer, and prove thepossibility about ﬁnding new features of good quality answers by dependences among question and answers. And
we report on the result of extracting perspectives in each article by text feature words and entropy.
Key words Community QA，Web Mining，Conversation analysis，Best answer，Good answer，Database

1. は じ め に
近年，電子掲示板，コミュニティQA などウェブ上の情報交られる．コミュニティQA では，利用者は仮名 (ユーザ ID) で質問や回答を投稿でき, 年齢，性別，職業の異なる利用者から多様な質問・回答を得ることができる．

換・知識共有サイトの利用が盛んである．コミュニティQA とコミュニティQA では，1 つの質問に対する直接的な回答だ

は，電子掲示板上で利用者同士が知識や知恵を共有するナレッ

けでなく，自らの体験や意見の提示, 既に投稿された回答へのジコミュニティである [1]．例として，日本語の質問回答サイト補足や反論など追記型の投稿がなされることが多い [2]．その際の中で最大級の Yahoo! 知恵袋（注 1）や教えて!goo（注 2）などが挙げに,2 つ目以降の回答を投稿する回答者は，質問だけでなく自分より先に投稿された回答を見て，回答するかどうかの判断も含（注 1）：http://chiebukuro.yahoo.co.jp/

めて自分の回答の内容を決めると考えられる．例えば，「遠距離（注 2）：http://oshiete.goo.ne.jp/

恋愛を続けるべきか」という質問がある時に，続けるべきと言う先行した回答に対して，自らの体験を補足する，あるいは，ウェブ検索においてユーザがより興味を引く単語を提示するた

続けるべきとした回答の根拠が曖昧として，やめた方がいいとめに「修飾語付き観点」に着目し，Q&A コンテンツの質問かする回答が投稿されるなど，先の回答を参照しながら賛同や反らウェブ検索に有用な修飾語付き観点を抽出手法を提案してい論を示す回答がなされている．このように，ある質問とその質る．柳瀬ら [10] は，質問応答事例検索における質問事例から質問に対する回答，更には回答間同士には，依存関係があると考問内容の中心表現を取り出すために，文末表現に着目した表層えられる．

表現のパターンマッチングを利用している．佐々木ら [11] は，一方で，コミュニティQA に投稿された質問・回答は膨大な手掛かりとなる表現を用いて how 型 QA と why 型 QA からそ件数に達しており，利用者は直接質問を投稿せずとも，過去にれぞれ行動表現と理由の回答部分を抽出し，回答の根拠を提示投稿された質問から，自分の状況にマッチした解決策を探すこする意思決定支援型の提案している．とが可能となってきている．こうした状況では，検索エンジン

また，良質回答の特徴分析に関する研究については，石川に入力する検索クエリに単に適合する質問を探すだけではなく，ら [3] は，2 人の判定者とベストアンサーの 3 者が一致して選良質な回答が含まれる質問記事を探す必要がある [3]．従来の手択した回答を良質回答と見なし，良質回答の特徴分析を行なっ

法では，各回答を独立したものとして評価し，良質な回答の特ている．特徴として【詳しさ】【丁寧さ】【根拠】を挙げ，これ徴を導き出している．しかし，ある質問とその質問に対する回らに基づいて，良質な回答の推定モデルを提案・構築してい答，更には，回答間同士の依存関係を明らかにすることで，新る．栗山ら [12] [13] は，質問を情報検索型と社会調査型の 2 つ

たに良質な回答の特徴を導くことができると考えられる．のタイプに分類し，ベストアンサーの特徴を記述形式や表現パ

そこで本研究では，質問に連なる回答間の依存関係をネットターンの観点から分析している．また，ベストアンサーを推定ワーク構造で表現し，質問・回答間の依存関係を定量的に評価するために頻繁にサイトを使用している利用者およびベストアするという新しいアプローチを試みる．我々はこれまでに，依ンサーに数多く選ばれている回答者の質問・回答行動の特徴に存関係を表すネットワーク図作成の実験を行った [4]．また，依ついて分析している. Blooma ら [14] は，良質回答の特徴とし存関係を表すネットワーク図に基づいて新たな良質な回答の特て，non-textual feature と textual feature について述べてい徴を明らかにすることを目指し，ベストアンサーの特徴分析をる．non-textual feature としては，質問者と回答者のリンク構行った．また，大規模データに対して依存関係を明らかにする造を解析し，質問者の権威 (Asker Authority) や回答者の権威ため，質問記事および回答記事から依存関係を構成する観点を(Answer Authority) などを特徴として利用している．textual

自動抽出するための手法を提案した [5]．本論文では，新たにfeature としては，回答の長さ，回答文中のユニークワード数，グッドアンサー情報を用いて特徴分析を行う．また，観点を自質問と回答の共通ワード数などを特徴として利用している．

動抽出するための手法として，新たに情報量を用いた手法について提案する．

従来研究では，ユーザの検索またはチャンク間の関係を基に質問や回答の意図を明らかにしている．本研究では，大規模本論文の構成は以下の通りである．2 章で関連研究についてデータに対して依存関係を明らかにするため，各チャンク内に説明する．3 章では，質問・回答間の依存関係の概要と，依存おいて質問記事および回答記事から依存関係を構成する観点を関係を表すネットワーク図作成の実験の概要について説明する．

抽出することを目指す. さらに良質な回答の特徴分析について

4 章では，依存関係に基づいたグッドアンサーの特徴分析につ従来研究では，各回答を独立したものとして評価し，主にテキいて説明する．5 章では，依存関係を構成する観点の表現上のスト情報を用いて良質な回答の特徴分析を行なっている．また，特徴と情報量を用いた自動抽出について説明する．6 章で，4質問者や回答者などコミュニティQA 利用者の情報に基づいて，章と 5 章でそれぞれ得られた分析結果について考察を行う．最分析を行なっている．本研究では，各回答を独立したものとし後に 7 章で，本論文のまとめと今後の課題について述べる．てではなく，チャンク内における質問や回答の依存関係につい2. 関 連 研 究
これまでに，コミュニティQA 利用者が投稿する質問や回答の意図を明らかにする研究がなされている．Long Chen ら [6]は，質問者の質問の意図を明らかにすることで，コミュニティて着目して，良質な回答の特徴分析を行う．

3. 質問・回答間の依存関係
本章では，質問・回答間の依存関係の概要と，依存関係を表すネットワーク図作成の実験の概要について説明する．

QA において類似した質問を同定し，関連する回答や潜在的な我々は，質問記事および回答記事を構成する観点を単位とし回答者を発見できると述べている．そのために，テキスト上のて，依存関係を表すネットワーク図を作成する手法を提案して特徴やメタデータを特徴量とする機械学習を用いて，質問の意いる [4]．以下に，ネットワーク図を作成するために策定した生図ごとに 3 つのカテゴリに分けて質問を分類する予測モデルを成規則を概説する。

提案している．Yoon ら [7] は，query を入力するユーザの検索意図を明らかにするため，コミュニティQA をコーパスとして用い，コミュニティQA 内の intent(意図) をチャンク間で引き継ぐ研究を行なっている．具体的には，意図の素性を明らかにし，素性スコアを算出する方法を用いている [8]．山本ら [9] は，は，直近の回答のノードとリンクを張る．以上の結果を，図 1に示す．
上記の規則を用いて我々はこれまでに，依存関係を表すネッ
トワーク図作成の実験を行った [4]．データは，大学共同利用機
関法人国立情報研究所が提供をしている，Yahoo!知恵袋を用いた．実験では，NTCIR-8 CQA（コミュニティQA テストコレクション）（注 3） に含まれる質問と回答を用いる．これは 2004
年 4 月から 2005 年 10 月に投稿された質問から無作為に 1500件を抽出したもので，全 14 のカテゴリからなる．このうち特に回答数が多く，回答間の依存関係が多いと思われる「恋愛相談，人間関係の悩み」，「Yahoo!オークション」の 2 カテゴリから無作為に 81 件抽出して実験を行った．
図1



質問・回答間のネットワーク図の例

ネットワーク図の作成規則（初訂版）



本章では，質問・回答間の依存関係に基づくグッドアンサー(1) 質問文を読んで，「質問の聞きたいこと, 知りたいこの特徴分析について説明する．分析は,3 章で説明した実験にと」を質問の観点として抜き出し，質問内のノードとする．

よって得られたネットワーク図を用いて行った.

(2) 回答文を読んで，「各回答ごとに応えていること，応「グッドアンサー」情報とは，酒井ら [15] [16] によって行わえようとしていること」を一つ一つ回答の観点として分解れた 4 名の判定者による回答評価実験の結果によって付与されし，各回答内のノードする．

た情報である．質問者とは異なる 4 名の判定者は，各回答の質(3) 作成したノードにおいて，質問内のノードと対応しを A,B,C の 3 段階で絶対評価を行っている．判定者に与えたて関連のある回答の観点のノードの間でリンクを張る．

回答の判定基準は以下の通りである．

(4) また，読み取った回答の観点のノード間で対応しているもの同士で無向のリンクを張る．

(5) 賛同，反論，具体化（例示），抽象化（まとめ）からA

質問内容を十分満たす答えが含まれているB

質問内容に部分的に適合している，もしくは部分的に不適合選択し，リンクにラベル付を行う．

4. 依存関係に基づいたグッドアンサーの特徴分析

 C

質問内容と全く関係がない以上の作業を行うことで，質問・回答間の関係を再構成し，本研究では，特に評価の高い，3 名以上が A と判定した回答

ネットワーク図を作成する．例えば，「ベストアンサーの選択にを「グッドアンサー」と定義し，特徴分析を行う．ベストアン

迷ったとき何を基準に選んでますか？」という質問に対して，

サーは各チャンクに 1 つしかないが，グッドアンサーはチャン時系列順に「迷ったら先着順です。」，「早く入れてくださったクによって数が異なる．その内訳を図 2 に示す．

方や 参考 URL がわかりやすかった方、 気持ちが入っていて、真剣に考えてくれている方、 など、ですかねぇ。」という回答があったとする．この場合，質問の聞きたいこと, 知りたいこととして，「ベストアンサーの選択に迷ったとき何を基準に選んでますか？」というノードが抽出される．質問に対する回答として前者の回答は「先着順」，後者の回答は「早く入れてくださった方」，「参考 URL がわかりやすかった方」，「気持ちが入っている方」，「真剣に考えてくれている方」というノードがそれ

ネットワーク図から明らかとなった回答の特徴としては，以下の 4 つについて着目する [5]．

a. 他の回答とのつながりが最も多い：リンク数が最も多い
b. 他の回答に比べ，最も多くの観点を提示している：ノード数が最も多い

c. 独自の観点を提示している：他の回答の観点とつながりを持たない観点がある

d. 上記 3 つの特徴をいずれも持たないぞれ抽出できる．これらの抽出したノードに基づいて同じ観点実験によって得られたネットワーク図を用いて，グッドアンをリンクでつなぐとき，回答の「先着順」，「参考 URL がわかサーが 4 つのどの特徴を持つかを検証をした．その結果をベンりやすかった方」，「気持ちが入っていて、真剣に考えてくれて図にして図 3 に示す．
「Yahoo!オークション」カテゴリでは，40いる方」というノードはそれぞれ質問「ベストアンサーの選択件中 9 件が最多で a と b の両方の特徴を持つことがわかった．に迷ったとき何を基準に選んでますか？」に対して最初に出た

また，「恋愛相談，人間関係の悩み」カテゴリでは，165 件中 41

観点なので，直接質問と回答のノード間でリンクを張る．ここ件が最多で c の特徴を持つことがわかった．

で，回答の「早く入れてくださった方」というノードは，「回答さらに，グッドアンサーのうち，4 名の判定者が A と判定しの早さ」という観点で「先着順」というノードと同じであるとた最も高い評価が付与された回答が 4 つのどの特徴を持つか検考えられるので，両ノード間にリンクを張る．同様に，後から投稿された回答に, 既に投稿された回答と同じ観点がある場合（注 3）：http://research.nii.ac.jp/ntcir/permission/ntcir-8/perm-ja-CQ.

html#cqa_task

たって特徴語によるスコアを付与するために，θの値を 1 に近い 0.9 と固定して算出する．

Score(w) =∑θn(1)

また，一般性の高い語を除外するために，idf 値を用いた観点候補の算出を試みた．具体的には，特徴的な表現によるスコアの総和に idf（逆文書頻度）値をかけて，各語のスコアとする．スコアは式（2）によって算出する．

Score(w) = (∑∑= (θn ) × idf (w)θn ) × (logN+ 1)
df (w)(2)

本論文では，情報量を用いた観点候補の算出を試みる．各
図 2 カテゴリごとのグッドアンサーの件数別チャンクの数チャンク内における各単語の情報量を求める．情報量は，各単語集合の中である単語が出現する確率，つまり，ある単語の出証を行った．その結果をベン図にして図 4 に示す．
「Yahoo!オー現しにくさを表す．これまでと同様，特徴的な表現によるスコクション」カテゴリでは，18 件中 3 件が最多で a と b の両方アの総和に情報量の値をかけて，各語のスコアとする．情報量の特徴を持つことがわかった．また，「恋愛相談，人間関係の悩を用いたスコアは式（3）によって算出する．

み」カテゴリでは，41 件中 12 件が最多で a と b の両方の特徴を持つことがわかった．
最後に，ベストアンサーかつグッドアンサーに当てはまる回

Score(w) = (∑∑答が 4 つのどの特徴を持つか検証を行った．その結果をベン図= (θn ) × H(w)θn ) × P (X = w)logP (X = w)

(3)にして図 5 に示す．
「Yahoo!オークション」カテゴリでは，17件中 5 件が最多で a と b の両方の特徴を持つことがわかった．

最終的に，チャンク内で最もスコアの高い語のスコアが 1 にまた，「恋愛相談，人間関係の悩み」カテゴリでは，29 件中 11なるようにスコアをチャンクごとに正規化し，全ての語のスコ件が最多で c の特徴を持つことがわかった．

アを 0 以上 1 以下とする．

3 章の実験で用いたデータセットに対して，以上の方法でスコアを付与し，実験で得られたデータを観点の正解データとし，スコアに対して閾値を変えて観点抽出を行った結果について示す．閾値は 0 から 1 まで 0.1 ごとに変え，閾値よりスコアが大きい語を観点として抽出する．閾値が 0 のときは，スコアが付与された全ての語を抽出し，閾値が 1 のときは，どの語も抽出しないことを意味する．

idf 値を用いた場合と情報量を用いた場合との比較を図 6 に示す．図 6 よりいずれの場合も，Q（質問）に対して観点抽出を行うと，F 値は閾値が 0.9 のとき，最大で約 0.7 となった．ま5. 表現上の特徴と情報量を用いた観点の自動抽出
我々はこれまでに，大規模データに対して依存関係を明らかにするため，質問記事および回答記事から依存関係を構成するた，BA（ベストアンサー），NA（ノーマルアンサー）に対して観点抽出を行うと，いずれの場合も，F 値は閾値が 0 のとき最大でそれぞれ約 0.4，約 0.3 となった．

6. 考

察

観点を自動抽出するための手法を提案した [5]．具体的には，3

6. 1 良質な回答の特徴分析に関する考察

章のネットワーク図作成実験で得られた観点を基に観点を出現「グッドアンサー」情報を用いた分析の結果，図 3 より，「Ya-させると考えられる特徴的な表現を拾い上げ，その周辺の語にhoo!オークション」カテゴリでは，a,b の特徴を持つグッドアンスコアを付与する．その後，各語のスコアにおいて，閾値以上サーが相対的に多く，「恋愛相談，人間関係の悩み」カテゴリでのものを抽出する．形態素単位で区切られた語 w のスコアを式

は，c の特徴を持つグッドアンサーが多い．図 2 より，「Yahoo!

（1）を用いて算出する．特徴的な表現の直前あるいは直後に隣オークション」カテゴリでは，ほぼ各チャンクに 1 つのグッド接する語のスコアはθ（0 ≦θ≦ 1）とし，n 形態素単位で離アンサーがあるが，「恋愛相談，人間関係の悩み」カテゴリでれた語のスコアはθの n 乗とする．本論文では，広い範囲にわは，各チャンクに 1 つとは限らず，チャンクによってグッドアン

(a) Yahoo!オークション」カテゴリ(b) 「恋愛相談，人間関係の悩み」カテゴリ

図 3 ネットワーク図上の観点間のつながりに基づくグッドアンサーの分布(a) Yahoo!オークション」カテゴリ(b) 「恋愛相談，人間関係の悩み」カテゴリ

図 4 ネットワーク図上の観点間のつながりに基づく「AAAA」である回答の分布(a) Yahoo!オークション」カテゴリ(b) 「恋愛相談，人間関係の悩み」カテゴリ

図 5 ネットワーク図上の観点間のつながりに基づくベストアンサーかつグッドアンサーの分布(a) idf 値用いた場合(b) 情報量を用いた場合

図 6 Q（質問）、BA（ベストアンサー）、NA（ノーマルアンサー）に対する観点抽出を行った
ときのカテゴリ別 F 値

サーの数が大きく異なることがわかる．チャンク内に複数グッ

クに 1 つの回答にしか当てはまらない．そのため，相対的に cドアンサーがある場合でも，a，b の特徴を持つ回答は各チャンの特徴を持つグッドアンサーの割合が大きくなるにも関わらず，

表 1 「独自の観点を提示している」特徴を持つ回答の割合「Yahoo!オークション」カテゴリ

6. 2 観点の自動抽出に関する考察
図 6 より Q（質問）に対して観点抽出を行うとき，「Yahoo!

特徴分析に用いた回答

割合

ベストアンサー32.5%

グッドアンサー15.0%

評価「AAAA」の回答

5.56%

ベストアンサーかつグッドアンサー 17.6%

オークション」カテゴリでは，情報量を用いて閾値を 0.9 にすると F 値は約 0.7 で最も高い値を示し，観点抽出により有効な手法であることがわかった．
「恋愛相談，人間関係の悩み」カテ
ゴリでは，idf 値を用いて閾値を 0.9 にすると F 値は約 0.7 で最も高い値を示し，観点抽出により有効な手法であることがわ「「恋愛相談，人間関係の悩み」カテゴリ

かった．いずれの場合も閾値を大きくすればするほど F 値は大特徴分析に用いた回答

割合きくなるため特徴的な表現に近い語ほど観点が含まれている可ベストアンサー39.0%

能性が高く特徴的な表現による手法の有効性を示せた．また，

グッドアンサー27.2%

一般性の高い語の除外や単語の出現確率を考慮することは，Q

評価「AAAA」の回答

29.3%（質問）に対する観点抽出において，より有効な手法であるこベストアンサーかつグッドアンサー 41.4%とがわかった．BA（ベストアンサー）では，いずれの場合も

表 2 「3 つの特徴をいずれも持たない」回答の割合

閾値を 0 にすると F 値は最も高い値を示した．閾値が 0 のと

「Yahoo!オークション」カテゴリ

きに最も高くなった理由としては，回答記事に特徴語が含まれ特徴分析に用いた回答

割合ていないためスコアが付与されない観点が多い，あるいは特徴ベストアンサー

45.0%

語から遠くの位置に観点があるために観点のスコアが小さいた

グッドアンサー55.0%

め抽出されない，などが挙げられる．特徴語が含まれていない

評価「AAAA」の回答

61.1%

例としては，「ガイドラインに違反した物品」という回答などがベストアンサーかつグッドアンサー 47.1%「「恋愛相談，人間関係の悩み」カテゴリ挙げられる．また，特徴語から遠くの位置に観点があるために観点のスコアが小さい例としては，「単に違反で取り消されただ
けでしょうね．落札された商品の内容次第なのでなんとも申せ

特徴分析に用いた回答

割合

ベストアンサー43.9%

ませんが，出品者がヤフーに取り消され，ココに不可解なこと

グッドアンサー55.8%

を書いて憂さ晴らししている方が最近多いです．
」など，「違反」

評価「AAAA」の回答

41.5%

が観点であるが，特徴語「です」から遠くの位置にあるためにベストアンサーかつグッドアンサー 41.4%

スコアが小さくなっている回答などが挙げられる．NA（ノーマルアンサー）では，F 値は閾値が 0 のときに最大で約 0.3 とベストアンサーの結果と比較するとどちらのカテゴリでも，表なった．全体の傾向は BA と同じであるが，どの手法の場合も1 より，c の特徴を持つ回答の割合は少ない．これより独自の観BA より値が下回っていることがわかった．以上より，本手法点を持った回答は，ベストアンサーに比べて比較的グッドアンはカテゴリに依存せず，NA より BA に対して有効であったとサーになりにくい傾向にあることがわかる．この結果は，第 3いうことがいえる．

者視点という客観的評価をされたグッドアンサーと質問者視点

7. お わ り にという主観的評価をされたベストアンサーのちがいが反映されていると考えられる．また，評価が「AAAA」である回答の結

本論文ではまず，依存関係を表すネットワーク図に対して新果に着目すると，図 4 より，どちらのカテゴリも a,b の特徴をたにグッドアンサー情報を用いて特徴分析を行った．その結果，持つ回答が最も多い．特に「恋愛相談，人間関係の悩み」カテ2 カテゴリ間でベストアンサー，グッドアンサーに選ばれやす

ゴリでは，図 4. のグッドアンサー情報を用いた結果では，c のい回答の特徴に違いがあることがわかり，質問・回答間の依存特徴を持つ回答が最も多かったが，評価が「AAAA」である回関係を用いて，新たに良質な回答の特徴を発見できる可能性を答を用いた結果では，a,b の特徴を持つ回答が多くなった．こ

示せた．また，大規模データに対して依存関係を明らかにする

れより，客観的な評価で最も高い評価を得た回答は，カテゴリため，表現上の特徴と情報量を用いて観点の自動抽出を行った．

を問わず，独自の観点よりも，他の回答の観点を踏まえたり多その結果，質問の観点抽出に対する本手法の有効性を示せた．

くの観点を提示している回答が多いことがわかる．また，図 5

回答に対する観点抽出は，質問に対しての結果と比べ低い値との「ベストアンサーかつグッドアンサー」の結果に着目する．

なったが，ノーマルアンサーよりもベストアンサーでより有効

表 2 より，どちらのカテゴリでも比較的 d の特徴を持つ回答がであるということがわかった．

少ない．これより，ベストアンサーかつグッドアンサーである

今後の課題としては，良質な回答の特徴分析においては，さ主観的評価でも客観的評価でも高い評価を得られた回答は，依らにカテゴリを増やして分析を行い，カテゴリごとや質問タイ存関係において何らかの特徴を持っている可能性が高いことがプごとなど様々な側面から評価を行うことなどが挙げられる．

わかる．

また，観点の自動抽出においては，回答の観点抽出精度を改良することが挙げられる．そのために表現上の特徴語やスコア付与の関数を改良することで特徴語によるスコア付与の範囲を広げることや，質問の観点を用いた回答の観点抽出などが挙げられる．また，評価を行うカテゴリ数を増やすことでカテゴリ毎の違いを明らかにしていきたいと考えている．

謝辞

本研究の一部は筑波大学図書館情報メディア系プロジェクト研究による助成を受けたものである．また，実装・評価に際し，大学共同利用機関法人国立情報学研究所から提供を受けた，Yahoo!知恵袋のデータを利用している．ここに記して謝意を示す．

文

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