近年，BERTやTransformerを用いた深層学習モデルが様々な自然言語処理のタスクで高い精度を上げているが，質問応答もその例外には当たらない．特に，最近，鈴木ら[1]によって作成された日本語版質問応答データセットが公開されたことにより，日本語でも質問応答に関する研究を進めることが容易になった.本研究では，日本語版質問応答データセットを用いてRetriever-Readerとよばれる質問応答のためのモデルに対して，精度改善に向けた手法を2つ提案し，その結果を検討する．Retriever側は，質問文に対する関連度が高い記事候補を関連度の高い順に抽出する．一方，Readerが正解の解答を出力できる場合は，候補となる記事中に正解が含まれている場合がほとんどであることが，上記データセットを用いた実験の結果わかっている．したがって，Readerが出力する候補に正解が含まれる確率を，なるべく上げることが重要となる．記事は通常多数の文を含むが，そのすべての文が質問文に関連しているわけではない．そのため，同じ数のトークンをReaderに入力する場合，記事よりも文のほうがより多数の候補を入力することができる．本稿では，提案手法の1つとして，Retriverに，記事の代わりに文ごとに候補を抽出させることを提案する．

近年，ニューラルネットワークを用いたモデルがクイズ形式の質問に対して高精度に解答する研究が盛んに行われている[2].これらの研究が進むことで従来の検索システムに比べて，より自然な言葉での質問応答が可能になると考えられている．出題範囲に制限のない広範囲な一般常識が必要となるようなクイズに対して，高精度で解答するためには，なるべくたくさんの知識を利用することが必要である．そのため，正解するためには膨大な記事の中から，答えを含む可能性の高いものを抽出するプロセス，及び，抽出された記事のなかから，文脈を考慮して答えとなる短いフレーズを導くためのプロセスが必要となる．与えられた質問に対して答えを正しく導き出すために用いられる主な手法としては，Retriever-Readerモデルが挙げられる[3]．Retrieverとはある記事集合から質問文の情報を用いて関連する記事を抽出することが行われReaderではTransformerを元にした言語モデルを用いて抽出した関連する記事から答えを導き出すことが行われる．正答数を上げるためにはRetrieverとReader両方の精度を上げる必要がある．Retrieverの精度は抽出した𝑁件の記事の中に答えを含んだ記事が含まれるかで測られ，Readerの精度は答えが出力できるかで測られる．今回の実験ではRetrieverにDensePassageRetriever[4]を，ReaderにFusion-in-Decoder[5]を採用する．本研究では2つの手法を提案する．1つ目はRetrieverに従来用いていた記事集合を文ごとに分割した文集合を用いる．2つ目は抽出された記事に対して位置情報を用いる．