本研究では、Yahoo!知恵袋に投稿された質問と回答文を対象とし、Sentence-BERTで得た文ベクトルをLightGBMで学習することでベストアンサー予測するモデルを構築した。回答のみより質問文＋回答文を併用した方が高精度となり、人間の予測精度を上回る結果を得た。一方でカテゴリ別分析では、恋愛や政治といった正解が定まらない領域で精度が低く、質問者の主観や好みがBA選定に大きく影響する傾向が示唆された。

「質問にどう答えるべきか」を考えることは、人間にとって非常に難しい課題である。質問の内容や文脈、そして質問者の意図を正確に把握し、適切に回答するためには、幅広い知識と深い洞察力が必要となる。さらに、近年ではこうした課題に取り組むのは人間だけではない。ChatGPTをはじめとする生成AIを活用した質問応答システムが普及し始め、コンピュータによる自動応答や支援が日々行われている。質問応答システムは、「ユーザーにとって役立つ回答とは何か」を学習することで、回答精度を高めている。こうした背景から、回答を適切に評価する仕組みや、その自動化手法への需要が近年高まっている。Yahoo!知恵袋では、寄せられた回答の中から「ベストアンサー」が選出される。このベストアンサーは質問者が得られた回答を吟味し、最も役に立ったと感じた回答1つに与えられる。長野敬介らのLearningtoRankを用いたベストアンサー推定モデル[1]や、横山友也らの質問文と回答文の印象評価を基にしたベストアンサーの推定[2]、石川大介らの要因を用いたSVMモデル[3]等、ベストアンサーを推定することで、回答評価の為の知見を生み出す研究が進められている。本研究ではそれらの研究に倣い、Yahoo!知恵袋データセットを用いて、質問文と回答文を入力とし、ベストアンサーの予測値を出力するモデルの作成を目指す。その上で、本研究では質問や回答の文意を取得し予測精度に貢献することを目指す。具体的には、Sentence-BERT(SBERT)[4]を用いることで意味的な類似や文章の関係を特徴量空間に反映し、その分散表現を用いることで文意を取得する。以下、本論文の構成を記述する。本節は1節だ。2節では、使用するデータとモデルの構造について述べる。3節では、予測の結果と考察を述べる。4節では本論文をまとめ、今後の展望について考察する。