\thispagestyle{empty}何かを調べたいとき，一番よい方法はよく知っている人(その分野の専門家)に直接聞くことである．多くの場合，自分の調べたいこととその答えの間には，具体性のズレ，表現のズレ，背景の認識の不足などがあるが，専門家は質問者との対話を通してそのようなギャップをうめてくれるのである．現在，WWWなどに大規模な電子化テキスト集合が存在するようになり，潜在的にはどのような質問に対してもどこかに答えがあるという状況が生まれつつある．しかし，今のところWWWを調べても専門家に聞くような便利さはない．その最大の原因は，上記のようなギャップを埋めてくれる対話的な能力が計算機にないためである．例えば，ユーザがWWWのサーチエンジンに漠然とした検索語を入力すると多くのテキストがヒットしてしまい，ユーザは多大な労力を費して適切なテキストを探さなければならない．このような問題は，ドメインを限定し，ユーザが比較的明確な目的を持って検索を行う場合でも同様である．我々は予備調査として，マイクロソフトが提供している自然言語テキスト検索システム「話し言葉検索」\footnote{\tthttp://www.microsoft.com/japan/enable/nlsearch/}の検索ログを分析した．その結果，全体の約3割の質問はその意図が不明確であることがわかった．このような曖昧な質問に対しては多くのテキストがマッチしてしまうので，ユーザが検索結果に満足しているとはいいがたい．この問題を解決するためには，「曖昧な質問への聞き返し」を行うことが必要となる．すでに実現されている情報検索システムには，大きく分けてテキスト検索システムと質問応答システムの2つのタイプがある．前者は質問キーワードに対して適合するテキスト(のリスト)を返し，後者は質問文に対してその答えを直接返す．しかし，曖昧な質問を行ったユーザを具体的なテキストまたは答えに導く必要性は両者に共通する．以下では，「曖昧な質問への聞き返し」に焦点をあてて，過去の研究を俯瞰する(表\ref{tab:情報検索の種々のタイプ})．テキスト検索システムにおいて，質問とテキストの具体性のギャップを埋めるために聞き返しを行う方法としては，以下の手法が提案されてきた．\begin{table}\caption{情報検索の種々のタイプ}\label{tab:情報検索の種々のタイプ}\begin{center}\footnotesize\begin{tabular}{l|cccc}\hline手法/システム&ユーザ質問&出力&聞き返しの媒体&規模\\\hline\hline一般的なテキスト検索システム&キーワードの&テキストの&×&○\\&リスト&リスト\\\hlineテキストによる聞き返し&キーワードの&テキストの&テキスト&○\\(SMART,WWWサーチエンジン)&リスト&リスト\\\hline関連キーワードによる聞き返し&キーワードの&テキストの&キーワード&○\\(RCAUU,DualNAVI,Excite)&リスト&リスト\\\hlineテキストと関連キーワードによる&キーワードの&テキスト&テキストと&△\\聞き返し(THOMAS)&リスト&&キーワード&\\\hlineクラスタリング&キーワードの&テキストの&クラスタ&○\\(Scatter/Gather,WebSOM)&リスト&リスト&(キーワードor\\&&&テキストで表現)&\\\hline\hline人工言語による知識体系の利用&自然言語&自然言語&自然言語&×\\(UC)&&(答え)&&\\\hlineFAQテキストの利用&自然言語&自然言語&×&△\\(FAQFinder)&&(答え)&&\\\hlineドメイン独立テキストの利用&自然言語&自然言語&×&○\\(TRECQA/NTCIRQAC)&&(答え)&&\\\hline京都大学ヘルプシステム&自然言語&自然言語&自然言語&△\\&&(答え)&&\\\hline\hlineダイアログナビ&自然言語&自然言語&自然言語&○\\&&(状況説明文)&&\\\hline\end{tabular}\end{center}\end{table}\begin{itemize}\itemテキストによる聞き返し検索結果から適合テキストをユーザに判定させ，それを検索式の修正に反映させる手法は，SMARTシステムなどで実験が行われている\cite{Rocchio71}\footnote{このようにユーザが適合テキストを選ぶ方法は，「適合性フィードバック」とよばれている．しかし，ユーザに聞き返しを行って何らかの情報をえること全体が，広い意味での適合性フィードバックであるので，ここではその用語は用いていない．}．Google\footnote{\tthttp://www.google.com/}などのWWWサーチエンジンでは，検索結果からテキストを1個選んで，その関連テキストを表示させることができるが，この方法もユーザによる適合テキストの判定とみなすことができる．\item関連キーワードによる聞き返し検索結果から，ユーザが入力したキーワードに関連するキーワードを抽出し，選択肢として提示するシステムとしては，RCAAU\cite{RCAAU}，DualNAVI\cite{DualNAVI}，Excite\footnote{\tthttp://www.excite.com/}などがある．\itemテキストと関連キーワードを組み合わせた聞き返しTHOMAS\cite{Oddy77}は，ユーザの情報要求を，「イメージ」とよばれるキーワード集合として保持し，テキスト1個と関連キーワードを併せて提示してそれらの適合性をユーザに判定させるプロセスを繰り返すことで，「イメージ」を徐々に具体化させようとするシステムである．ただし，1970年代に提案されたシステムであり，小規模なテキスト集合にしか適用できない．\itemクラスタリング検索されたテキストをクラスタリングし，クラスタを選択肢として提示するシステムとしては，Scatter/Gather\cite{Hearst96}，WEBSOM\cite{Lagus00}などがある．これらのシステムでは，各クラスタは，それに属するテキストのリストや，代表的なキーワードのリストとして表現されている．\end{itemize}これらのシステムの聞き返しの媒体は，いずれもキーワードまたはテキストのレベルである．しかし，キーワードは抽象化されすぎており表現力がとぼしく，逆にテキストは具体的すぎるため，聞き返しの媒体としては必ずしも適切ではない．一方，質問応答システムとしては，1980年代にUC\cite{UC}などのシステムが研究された．これらのシステムは，ユーザの意図が曖昧な場合に自然言語による聞き返しを行う能力を備えていたが，そのためには人工言語で記述された，システムに特化した知識ベースが必要であった．しかし，十分な能力をもつ人工言語の設計の困難さ，知識ベース作成のコストなどの問題から，このような方法には明らかにスケーラビリティがない．1990年代になって，電子化された大量の自然言語テキストが利用可能になったことから，自然言語テキストを知識ベースとして用いる質問応答システムの研究が盛んになってきた．インターネットのニュースグループのFAQファイルを利用するシステムとしては，FAQFinder\cite{Hammond95}がある．また最近は，構造化されていないドメイン独立のテキスト(新聞記事やWWWテキスト)を用いた質問応答システムの研究が，TRECQATrack\cite{TREC9}やNTCIRQAC\cite{QAC}において盛んに行われている\cite{Harabagiu01,TREC_LIMSI,QAC_Murata,QAC_Kawahara}．しかし，これらのシステムはユーザの質問が具体的であることを前提にして，1回の質問に対して答えを1回返すだけであり，曖昧な質問に対して聞き返しを行う能力は備えていない．京都大学総合情報メディアセンターのヘルプシステム\cite{Kuro00}は，自然言語で記述された知識ベースとユーザ質問の柔軟なマッチングに基づいて，曖昧な質問に対して自然言語による聞き返しを行うことができるシステムである．しかしそこでは，記述の粒度をそろえ，表現に若干の制限を加えた知識ベースをシステム用に構築しており，「曖昧な質問への聞き返し」のプロトタイプシステムという位置づけが適当である．\begin{figure}\begin{center}\epsfile{file=fig/image.eps,scale=0.4}\caption{ダイアログナビのユーザインタフェース}\label{fig:user_interface}\end{center}\end{figure}これに対して，本論文では，既存の大規模なテキスト知識ベースをもとにして，自然言語による「曖昧な質問への聞き返し」を行い，ユーザを適切なテキストに導くための方法を提案する．具体的には，パーソナルコンピュータのWindows環境の利用者を対象とした自動質問応答システム「ダイアログナビ」を構築した(図\ref{fig:user_interface})．本システムの主な特徴は以下の通りである．\begin{itemize}\item{\bf大規模テキスト知識ベースの利用}マイクロソフトがすでに保有している膨大なテキスト知識ベースをそのままの形で利用する．\item{\bf正確なテキスト検索}ユーザの質問に適合するテキストを正確に検索する．そのために，質問タイプの同定，{\bf同義表現辞書}による表現のずれの吸収，係り受け関係への重みづけなどを行っている．\item{\bfユーザのナビゲート}ユーザが曖昧な質問をしたとき，対話的に聞き返しを行うことによってユーザを具体的な答えにナビゲートする．聞き返しの方法としては，{\bf対話カード}と{\bf状況説明文の抽出}の2つの方法を組み合わせて用いる．どちらの方法が用いられても，システムは具体的なフレーズを聞き返しの選択肢として提示する．\end{itemize}\vspace*{5mm}図\ref{fig:user_interface}の例では，「エラーが発生する」という漠然とした質問に対して2回の聞き返しを行ってユーザの質問を対話的に明確化させた後，知識ベースを検索してその結果を提示している．その際，ユーザの質問をより具体化させるような部分を検索されたテキストから抽出して提示している．本論文では，このような対話的質問応答を可能とするためのシステムを提案する．まず\ref{sec:ダイアログナビの構成}節において，システムの構成を示す．つづいて，\ref{sec:テキストの検索}節では正確なテキストの検索を行うための手法を，\ref{sec:ユーザのナビゲート}節ではユーザのナビゲートを実現するための手法を，具体的に提案する．さらに\ref{sec:評価}節において，提案手法を実装したシステム「ダイアログナビ」を公開運用して得られた対話データベースの分析結果を，提案手法の評価として示す．最後に\ref{sec:おわりに}節で本論文のまとめを述べる．\newpage