専門家の知識の一部は、報告書などのテキストデータとして所属組織内に蓄積される。材料分析ドメインを対象に、テキストを参照して専門性の高い質問に自動回答するシステムを、オープンブック質疑応答を応用して構築した。専門性の高い質疑応答は回答抽出の難度が高いため、誤答の多発が懸念される。そこで、回答の正誤検証器を備えるシステムを構築し、その訓練手順を提案した。提案の訓練手順は、質疑応答ログを専門家が正誤添削するだけで良く、一般的なデータセット作成よりも作業負荷が少ない。実験から、訓練によって誤答の提示頻度が50％以上抑制されたことを確認した。

産業分野などにおけるドメイン専門家の知識の一部は、報告書などのテキストデータとして所属組織内に蓄積される。その専門知識を再利用できるよう、膨大なテキストデータから情報抽出できる仕組みが求められる。その手段として、テキストデータを参照する質疑応答システムの研究が進められている。なお、そのようなシステムは、教科書を開きながら試験問題に答える「持ち込み試験」に例えてオープンブック質疑応答システムと呼ばれる。本検討では、オープンブック質疑応答を「材料分析」ドメインに応用し、図１に示すようなシステムを構築している。ユーザが質問を入力すると、バックエンドでオープンブック質疑応答アルゴリズムがテキストデータを参照し、回答を抽出し提示する。また、参照したテキストのリストを参考文献として提示する。材料分析のような専門性の高い分野への質疑応答システムの応用は、主に次の２つの難しさがある。教師データの作成コストが高い専門性の高い教師データ作成作業は、作業者に専門知識が必要で、クラウドソーシングを活用しにくい。そのためデータ作成コストが高くなる。誤答の発生頻度が高い非専門的な質問の例として「或る人物の出生地」を問う場合、出生地は１つしかないため誤答が起きにくい。一方で「材料の分析方法」を問う場合、分析方法は１つではなく、目的や条件によって適切な分析方法が異なるため、誤答が発生しやすい。以上を踏まえ、本報告の内容は以下の通りである。オープンブック質疑応答を専門性の高い材料分析ドメインへ応用した。一般的な教師データ作成より負荷の少ない「添削」による訓練手順を提案した。訓練により誤答を抑制可能なことを実験から確認した。