本研究では、早押しクイズの問題を題材として、不完全な質問文から解答を生成する質問応答モデルを提案する。提案モデルは、不完全な質問文に対して、その続きを予測して質問文の後半部を補完する前段と、そうして得られた質問文に対して解答を出力する後段からなる。このモデルの前段にはファインチューニングしたGPT-2を用い、後段にはDensePassageRetrieverによる質問応答モデルを用いる。結果として、質問文の前半部のみから解答を出力したモデルに比べて、予測機構を組み込んだモデルの方が高い精度の解答を出力できることがわかった。

自然言語で表現された質問に対して適切な解答を与える技術は、質問応答と呼ばれている。特に、分野や領域が限定されていない質問応答はオープンドメイン質問応答と呼ばれる。その中でも単純な事実や出来事を問う質問はファクトイド型質問と呼ばれ、この技術は検索サービスなど身近な場面にも応用されている[1]。オープンドメイン質問応答のうちファクトイド型質問の研究では、クイズの問題が題材として扱われることが多く、SQuAD[2]やTriviaQA[3]といった英語のデータセットが存在する。2011年には米国のクイズ番組Jeopardy!において、IBMの開発したWatsonというシステムが活躍した[4-5]。日本でもクイズの問題のデータセットであるJAQKETが公開されている[6]。さらに、クイズを題材とした質問応答研究においては、質問文の途中までを入力して解答を生成する、「早押しクイズ」モデルの開発も行われている[7-8]。これらの「早押しクイズ」モデルでは、主に不完全な質問文から「直接」解答となる単語を生成する手法が採用されているが、人間が早押しクイズを解く際は、まず、不完全な質問文からその続きを先読みし、その後に解答を導き出す。そのため、既存モデルのアプローチは「人間らしさ」の観点から妥当ではない、という可能性が残されている。よって本研究では、「問題文の先読み」に焦点を当て、「問題文の先読み＋解答の出力」という構造を持つモデルを提案する。人間のクイズプレイヤーと同様に、問題文の前半部からその後半部を予測し、完全な問題文を推測した上で正解を導き出すことを目指す。