著者

的場 成紀 古賀 雅樹 大塚 基広 小林 一郎 平 博順

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第33回 (2019)

巻号頁・発行日

pp.1N4J904, 2019 (Released:2019-06-01)

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日本の自動車免許試験のためのソルバーを開発します。 このテストは、交通ルール、運転方法、自動車の構造、自動車に関連する物理法則に関する約100の真偽の質問で構成されています。 合格点は90%ですが、これまでのアプローチでの最高点は約65%です。 このアプローチは、テスト文と最も類似した文との間の文の類似性と、ソルバーのデータベースにあるゴールドスタンダードの回答に基づいています。 テストに合格するシステムに向けて、テストの語彙と文章スタイルを分析しました。 分析の結果、語彙は比較的少なく、100個の問題に対して約300語であり、文にはゼロ代名詞が多く含まれているため、ソルバーの精度が低くなります。 さらに、我々は以前の照応解析システムを使用して前件を解決しようとしました。 各問題は一文のみで構成され、代名詞を解決する手がかりは非常に少なく、標準的な記事よりも解決するのが難しいため、結果はシステムがテストで照応を解決できないことを示しました。 分析の結果、高性能システムでは、ドメイン固有の知識に基づいた照応解析が必要であることが明らかになりました。