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JOURNAL (DOMESTIC) 質問−回答ペアを活用する半教師あり抽出型質問要約モデルとその学習法
石垣 達也 (産総研), 町田 和哉 (東工大), 小林 隼人, 高村 大也 (産総研/東工大), 奥村 学 (東工大)
自然言語処理
December 15, 2020
本稿は質問を対象とした抽出型要約を扱う．ニューラルネットワークによる抽出型要約モデルの学習には，大規模なラベル付きデータが必要となる．ユーザが自由に記述するYahoo!知恵袋などのコミュニティQA (CQA) に投稿される質問に対しては，ラベル付きデータの獲得が難しい．そこで，本研究ではラベル付きデータが不足する問題を軽減するため，小規模な人手ラベル付きデータに加え，CQA から大量に獲得可能な質問－回答ペアを活用する，半教師あり要約モデルを提案する．また，提案モデルの学習法として，質問－回答ペアを活用した事前学習，同時学習，Distant Supervision による疑似ラベルの活用，サンプリング手法などを提案する．従来の半教師あり学習の枠組みでは考慮されてこなかった，質問－回答といったペア構造から，効率的に要約モデルを学習する手法を考察する．実験より，適切なサンプリング法や疑似ラベルを用いた同時学習手法により，特にラベル付きデータが小規模な場合に良い性能を示したことを報告する．
Paper :
質問−回答ペアを活用する半教師あり抽出型質問要約モデルとその学習法
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