QAサイト構築支援

商品やサービスに対する典型的な質問文とそれに対する回答文を収めたテキストファイル群や、それらに関する解説を収めたテキストファイル群を与えるだけで、与えた質問に最も適切な回答を提示するQAサイトを自動的に作成するのがQAサイト構築支援システムANGELです。具体的には、ANGELの準備機能を用いて、これら与えられたテキストファイル群をSageで意味解析し、さらにそのインデックスを作成しておきます。ANGELの回答機能は、与えられた質問文に閾値以上で類似した質問文を持つQA事例をQAデータベースから探してそのペアとなっている回答文と、Metisを用いて解説記事群から生成した回答文の両方を、類似度でソートして表示します。
QAデータベースからこの質問文を同定するために、テキストマイニングシステムSTMの感情・意志分析の処理ロジックとユーザの質問文における頻出表現を利用する。感情・意志分析ではSAGEモダリティや感情の起因となる語(感情語、慣用句、顔文字)を文節ごとに調べ、それに対応する感情・意志カテゴリをつける。今回は、この分析から意志カテゴリの「質問、依頼、苦情、質問、迷い」の5つに分類されたユーザの文を質問文と同定する。さらに、このカテゴリに入らなかった文でも、「わからない」、「困る」、「できない」といったようなユーザの質問文に頻出していた表現を含んでいるものも質問文として同定する。
推奨回答生成のために、まず質問文とQAデータベースの全QA事例をグラフ照合する。グラフ照合では、質問文とQA事例のノード同士、辺同士を照合し、その総合類似度を求める。グラフ照合の結果、質問文との総合類似度が閾値以上のQA事例を類似度が高い順にソートし、その中で類似度が最も高いQA事例から回答部分のみを取り出し、推奨回答として出力する。推奨回答が見つからない場合や見つかった推奨回答が閾値を超えていない場合は、質問文のキーワードを用いて解説記事を検索する。キーワード抽出は質問応答システムMetisのカーネルを利用し、質問文を形態素ごとに調べ、マストキーワードとノーマルキーワードに振り分ける。抽出したキーワードの組み合わせを作り、解説記事からキーワードの組み合わせを含む記事を検索する。キーワードの組み合わせの際には、マストキーワードを必ず含むようにする。質問文とキーワードの組み合わせを含む記事の総合類似度を求め、最も総合類似度が高いものを推奨回答とする。

angelの処理の流れ

図1. Angelの処理の流れ


生命保険に関するQA集や解説記事を基にした、質問応答事例を以下のデモビデオで紹介します。


Angel 質問応答事例