\label{sec:intro}Yahoo!知恵袋に代表されるコミュニティQA(CQA)には日々多くの質問が投稿される．スマートフォンに送信されるプッシュ通知や質問の検索結果画面に表示される見出しは，ユーザが投稿の全文を読むか否かを決定する手がかりとなる．多くのCQAでは，見出しとして質問の先頭部分を表示する．しかし，\Fig{fig:chiebukuro}に例示するように重要箇所は必ずしも質問の先頭に現れるとは限らない．ユーザの的確な判断を助けるためには，質問の重要箇所を見出しに含めることが重要である．そこで，本研究では質問に対する要約課題に取り組む．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%fig.1\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{27-4ia5f1.eps}\end{center}\caption{コミュニティQAへの投稿される質問と回答の例}\label{fig:chiebukuro}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%本稿では質問要約課題を抽出型単一文書要約として定式化する．抽出型要約は原文書中の文もしくは単語列をそのまま取り出し要約として提示する手法である．原文書に現れる表現の言い換えを許容する生成型要約とは異なり，非文の出力を比較的抑えられるという観点から安全性が高い．実サービスへの適用を指向し，本研究では質問からもっとも重要な単一文を選択し要約とする設定を扱う．抽出型要約自体は，自然言語処理の分野において長く取り組まれている課題の一つである．古くは単語出現頻度\cite{luhn1958ibm}を用いる文の重要度計算の研究から始まり，グラフに基づく手法\cite{Mihalcea04}，トピックに基づく手法\cite{Gong01}，素性ベースの機械学習による手法\cite{Naik17}，組み合わせ最適化問題として定式化する手法\cite{li2013acl,kikuchi-hirao-takamura-okumura:2014:acl}など多くの手法が提案されている．2016年以降は大規模データを用いたニューラルネットワークに基づく手法が積極的に研究されている\cite{Cheng:2016:ACL,nallapati-EtAl:2017:AAAI}．ニューラルネットワークを用いた要約モデルの学習に必要となる大規模なラベル付きデータは，人手作成するコストが大きい．また，CQAなどにユーザが自由に投稿するテキストに対しては良質なラベルの自動付与が難しい．このようなデータ獲得の問題を軽減するため，本稿ではラベル付きデータに加え質問－回答ペアも用いて学習する半教師あり学習に基づく抽出型質問要約モデルを提案する．\Fig{fig:chiebukuro}の右側に示す回答には，「iPhone」や「WiFi」といった質問中の重要と思われる単語が含まれている．本研究では回答情報が質問中の重要箇所を同定するための手がかりになると考える．人手によるラベルの大規模な獲得は難しいが，質問－回答ペアはCQAから大規模に獲得可能である．提案モデルは文抽出器と回答生成器の2つの部品から構成され，前者はラベル付きデータ，後者はペアデータを用いて学習される．それぞれの部品が質問中の文に対し重要度を出力し，2つの重要度を組み合わせ最終的な文の重要度を得る．提案モデルの設定は従来の半教師あり学習とは異なり，大規模データ側が質問－回答というペア構造を持つ点に特徴がある．このような設定において，どのような学習手法が有効であるかは必ずしも明らかではない．そこで，本研究ではペア構造を持つデータを用いてニューラルネットワークを事前学習する手法，文抽出器および回答生成器をそれぞれ別に学習しスコアを統合する手法，文抽出器および回答生成器を同時学習する手法を提案し比較する．また，人手ラベル付きデータとペアデータのサイズが大きく異なる点も問題となる．これに対処するために，小規模データのオーバーサンプリング，大規模データのアンダーサンプリングおよびDistantSupervisionによる疑似ラベルの大規模データへの付与など，データ不均衡問題を解消する手法も提案する．実験より，(a)文抽出器と回答生成器を同時学習する手法が有効であるが，データ不均衡問題に対処するための適切なサンプリング法が必要となる，(b)ラベル付きコーパスが小規模な場合に，DistantSupervisionに基づく手法を用いた疑似ラベルを用いて学習することで，より良い性能が得られるという2つの知見が得られた．本稿の貢献を以下にまとめる．\begin{itemize}\setlength{\leftskip}{0.2cm}\item質問－回答ペアを活用する半教師あり学習モデルおよびその学習法を提案する．事前学習手法，文抽出器および回答生成器をそれぞれ別に学習し結合する手法，同時学習する手法を提案し，その効果を実験的に検証する．\itemデータサイズの不均衡問題を解消するための手法としてサンプリング手法およびDistantSupervisionによる疑似ラベルの活用による手法を提案し，その有効性を確認する．\item半教師あり学習による質問要約モデルの学習および性能評価に利用可能な4つのデータセットを作成する．具体的には．質問に対し要約に含めるべき文を人手ラベル付けした小規模（775事例）および中規模（12,406事例）データ，100,000件の質問－回答ペアを格納した大規模データ，DistantSupervisionに基づく提案手法により疑似ラベルを付与したデータを作成する．\item実験に用いたデータは公開する\footnote{\url{http://lr-www.pi.titech.ac.jp/~ishigaki/chiebukuro/}}．\end{itemize}以後，本稿では\Sec{sec:frame}で提案モデルについて定式化し，\Sec{sec:data}で実験に用いるデータについて述べる．特に，人手ラベル付きデータのクラウドソーシング(\Sec{sec:pair})やDistantSupervisionによる疑似ラベルを自動付与する提案手法(\Sec{sec:data:distant})について詳述する．\Sec{sec:exp}では実験に用いる比較手法として，提案モデルの学習法(\Sec{sec:exp:proposed})，サンプリング法(\Sec{sec:exp:sampling})および疑似ラベルの活用(\Sec{sec:exp:dist})によるデータ不均衡問題の解消について述べ，\Sec{sec:result}で結果をまとめる．\Sec{sec:related}で他の研究との関連について述べ，最後に\Sec{sec:conc}で今後の方向性として，他の自然言語処理課題への応用可能性について議論する．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%