オープンドメイン質問応答における文集合と位置情報を用いた抽出精度向上に関する検証

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．