label{Chapter:introduction}近年，文書情報に対するアクセス技術として，質問応答が注目されている．質問応答は，利用者が与えた自然言語の質問文に対し，その答を知識源となる大量の文書集合から見つける技術である．利用者が，ある疑問に対する解を知るために質問応答システムを単体で利用する場合には，各解候補のスコアに基づき，解候補群を順序づけて上位から提示することが多い．本稿では，この処理を優先順位型質問応答と呼ぶことにする．この場合は解答として採用するか否かは，利用者の判断に委ねられている．一方，質問応答技術は他の文書処理技術の中で活用されることも期待されている．質問応答の出力を他の文書処理技術の入力として容易に利用可能とするためには，優先順位型質問応答において利用者が行なっていた上記判断を自動的に行なう必要がある．また，「日本三景は何と何と何か」といったように複数の正解が存在する質問が存在することも考慮すべきである．これらのことより，決められた知識源の中から過不足なく与えられた質問の解を見つけ列挙する能力も重要であると考えられる．優先順位型質問応答の用件に加え，この能力を持つ仕組みをリスト型質問応答と呼ぶ\cite{Fukumoto:QAC1}\cite{加藤:リスト型質問応答の特徴付けと評価指標}．本稿では，上記の背景の下，リスト型質問応答を行なうための一手法を提案する．本手法では，優先順位型質問応答により得られた解候補の集合のスコアを基にいくつかのクラスタに分離することを考える．それぞれのクラスタを一つの確率分布とし，各確率分布のパラメタをEMアルゴリズムにより推定し，いくつかの分布に分離する．最後に，それぞれの分布を正解集合のスコアの分布と不正解集合のスコア分布のどちらであるかを判定し，各解候補がいずれの分布に由来するものなのかを推定し，最終的な正解集合を求める．質問応答システムには一般に精度が低くなりがちな質問（以下，「不得意な質問」と記す）が質問の型等に依存して存在するが\footnote{例えば，質問応答システムが採用している固有表現抽出器等のサブシステムの精度に依存する．固有表現抽出において一般に製品名は，人名や地名に比較して抽出精度が低い．}，本手法では，複数の分布のパラメタを比較することにより，優先順位型質問応答により正解が適切に見つけられているか否かを判断することも可能である．ここで，正解が適切に見つけられているとは，優先順位型質問応答により正しい解が求められており，その解が上位にある（複数の場合は上位に集まっている）場合を指すこととする．