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，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．