特許ウォッチ

公開番号2025123543
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-22
出願番号2025106903,2024047724
出願日2025-06-25,2020-06-29
発明の名称装置、方法及びプログラム
出願人NTT株式会社
代理人弁理士法人ITOH
主分類G06F 16/90 20190101AFI20250815BHJP(計算;計数)
要約【課題】機械読解により質問に対する応答を出力する際、複数の出力形式で出力する。
【解決手段】質問応答装置は、質問と、該質問に応答する際に用いられる関連文書とを入力として、該質問と該関連文書との関連性を示す情報を算出する算出部と、前記算出部により算出された前記関連性を示す情報をそれぞれの入力として、互いに異なる出力形式で、前記質問に対する応答を出力する複数の出力部と、前記複数の出力部が各出力形式で出力した各応答の中から、予め定められた数の応答を選択する選択部とを有する。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
質問と、該質問に応答する際に用いられる関連文書とを入力として、該質問と該関連文書との関連性を示す情報を算出する算出部と、
前記算出部により算出された前記関連性を示す情報をそれぞれの入力として、互いに異なる出力形式で、前記質問に対する応答を出力する複数の出力部と、
前記複数の出力部が各出力形式で出力した各応答の中から、予め定められた数の応答を選択する選択部と
を有する質問応答装置。
続きを表示（約 770 文字）【請求項２】
前記算出部により算出された前記関連性を示す情報を受け取り、前記複数の出力部が各出力形式で出力する各応答の確率分布を算出する指標算出部を更に有し、
前記選択部は、前記各応答の確率分布に基づき、予め定められた数の応答を選択する、請求項１に記載の質問応答装置。
【請求項３】
前記複数の出力部が各応答を出力する際に算出された情報を受け取り、前記複数の出力部それぞれに対するスコアを算出する複数の指標算出部を更に有し、
前記選択部は、前記複数の出力部それぞれに対するスコアに基づき、予め定められた数の応答を選択する、請求項１に記載の質問応答装置。
【請求項４】
質問と、該質問に応答する際に用いられる関連文書とを入力として、該質問と該関連文書との関連性を示す情報を算出する算出工程と、
前記算出工程において算出された前記関連性を示す情報をそれぞれの入力として、互いに異なる出力形式で、前記質問に対する応答を出力する複数の出力工程と、
前記複数の出力工程において各出力形式で出力された各応答の中から、予め定められた数の応答を選択する選択工程と
を有する質問応答方法。
【請求項５】
質問と、該質問に応答する際に用いられる関連文書とを入力として、該質問と該関連文書との関連性を示す情報を算出する算出工程と、
前記算出工程において算出された前記関連性を示す情報をそれぞれの入力として、互いに異なる出力形式で、前記質問に対する応答を出力する複数の出力工程と、
前記複数の出力工程において各出力形式で出力された各応答の中から、予め定められた数の応答を選択する選択工程と
をコンピュータに実行させるための質問応答プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、質問応答装置、質問応答方法及び質問応答プログラムに関する。
続きを表示（約 2,400 文字）【背景技術】
【０００２】
ユーザが自然言語で入力した質問に対して、自動で応答する質問応答技術として、機械読解が知られている。機械読解とは、ユーザによる質問と、自然言語で記述された関連文書（「パッセージ」と称す）とを入力し、パッセージ中から抽出した情報に基づいて、入力された質問に対する応答を出力する技術である。
【０００３】
当該機械読解により質問に対する応答を出力する際の出力形式は様々であり、一例として、
・パッセージから抽出した情報に基づいて、文生成により生成した回答文を出力する形式、
・パッセージから抽出した情報に基づいて、ＹＥＳ／ＮＯなどのラベルを出力する形式、
・パッセージから抽出した情報に基づいて生成した質問（回答を絞り込むための質問）を出力する形式、
等が挙げられる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
Kyosuke Nishida, Itsumi Saito, Kosuke Nishida, Kazutoshi Shinoda, Atsushi Otsuka, Hisako Asano, and Junji Tomita, "Multi-style generative reading comprehension", In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL2019), pp. 2273-2284, 2019.
Kosuke Nishida，Kyosuke Nishida，Masaaki Nagata，Itsumi Saito，Atushi Otuka， Hisako Asano and Junji Tomita, "Answering while Summarizing: Multi-task Learning for Multi-hop QA with Evidence Extraction", Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL2019)， pp.2273- 2284．2019．
大塚淳史，西田京介，斉藤いつみ，浅野久子，富田準二，佐藤哲司．質問意図の明確化に着目した機械読解による質問応答手法の提案．人工知能学会論文誌，vol.34， no.5 A-J14，pp.1-12，2019．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ここで、上記いずれの出力形式でも出力可能な機械読解を実現するには、それぞれの出力形式に対応する機械読解モデルを組み合わせることが考えられる。
【０００６】
しかしながら、出力形式の数に応じた数の機械読解モデルをメモリ上に展開して実行させる構成とすると、装置内のリソースが大量に消費されることとなり、リソースに制約のある装置においては、実現可能性が低い。
【０００７】
本開示は、機械読解により質問に対する応答を出力する際、複数の出力形式で出力可能な質問応答装置、質問応答方法及び質問応答プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示の一態様によれば、質問応答装置は、
質問と、該質問に応答する際に用いられる関連文書とを入力として、該質問と該関連文書との関連性を示す情報を算出する算出部と、
前記算出部により算出された前記関連性を示す情報をそれぞれの入力として、互いに異なる出力形式で、前記質問に対する応答を出力する複数の出力部と、
前記複数の出力部が各出力形式で出力した各応答の中から、予め定められた数の応答を選択する選択部とを有する。
【発明の効果】
【０００９】
本開示によれば、機械読解により質問に対する応答を出力する際、複数の出力形式で出力可能な質問応答装置、質問応答方法及び質問応答プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
図１は、質問応答装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
図２は、比較例の質問応答部の機能構成を示す図である。
図３は、第１の実施形態に係る質問応答装置の質問応答部の機能構成の一例を示す図である。
図４は、第１の実施形態に係る質問応答装置の学習フェーズにおける動作例を示す第１の図である。
図５は、第１の実施形態に係る質問応答装置の学習フェーズにおける動作例を示す第２の図である。
図６は、第１の実施形態に係る質問応答装置の学習フェーズにおける動作例を示す第３の図である。
図７は、第１の実施形態に係る質問応答装置による質問応答処理の流れを示すフローチャートである。
図８は、第２の実施形態に係る質問応答装置の機能構成の一例を示す図である。
図９は、第２の実施形態に係る質問応答装置の学習フェーズにおける動作例を示す第１の図である。
図１０は、第２の実施形態に係る質問応答装置の学習フェーズにおける動作例を示す第２の図である。
図１１は、第２の実施形態に係る質問応答装置の学習フェーズにおける動作例を示す第３の図である。
図１２は、第２の実施形態に係る質問応答装置による質問応答処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許