クロスドメイン検索型質問応答のためのニューラル疎ベクトル検索

検索型質問応答はコーパスからの検索を用いて質問に回答するタスクである．質問応答で機密性の高いドメインを扱う場合，ターゲットドメインの文書を訓練時に使えない・ユーザ環境で運用する必要がある，の制約がある．そこで本研究では，訓練と推論のドメインが異なるクロスドメイン検索型質問応答タスクに，CPUで高速に動作する疎ベクトル検索で取り組んだ．提案手法は，ソースドメインで学習したモデルの埋め込み行列をターゲットドメインに低コストに適応させ，新たな学習可能パラメータの導入によって出力のスパース性を強めることで，2つの制約に対処する．評価実験により，精度と計算効率双方における提案手法の有効性を確認した．