質問応答システム

質問応答というタスクを解くための具体的な実装

質問応答システムとは、質問応答というタスクを実際に解くために作られてきた具体的なシステムのことです。質問応答自体がどのような課題であり、どのような種類に分けられるかは、質問応答の項目で扱っています。ここでは、そのタスクを解くために歴史的に作られてきた実装そのものの系譜を扱います。

1961年のBASEBALLシステムと属性値行列

最初期の具体例が、1961年のBASEBALLシステムです。野球の試合についての質問を受け取り、構造化されたデータベースに問い合わせることで答えていました。データベースは、試合ごとに複数の属性へ値を対応づけた行列として持たれていました。たとえば、月=7月、場所=ボストン、日=7、試合通番=96、(チーム=レッドソックス、得点=5)という形です。7月7日にレッドソックスはどこで試合をしたか、という質問は、この行列への問い合わせに変換されて答えが求められました。あらかじめ人手で整理された構造を持つ点が、このシステムの実装上の特徴です。

機械学習による方式への移行とIBMのWatson

1990年代以降、質問応答は機械学習を用いる方式へと実装が移っていきました(この移行の内容そのものは質問応答の項目を参照してください)。人が手で決めた問い合わせの形に頼らず、テキストから答えへの対応づけを学習によって扱う実装が広がった時期です。

この流れの延長線上にある具体的な実装として知られるのが、IBMのWatsonです。Watsonは2011年、テレビのクイズ番組ジェパディで優勝し、質問に答える力で人間の対戦相手を上回りました。LLMが登場する以前に、人間並みの性能で質問に答えた実装として位置づけられます。

今日の実装が答えの根拠をどこから得るか

現在の質問応答システムの実装は、答えの根拠をどこから得るかによって2つに分けられます(open book QAとclosed book QAという分類そのものの定義は質問応答の項目を参照してください)。文書を検索して言語モデルに渡す実装と、検索を持たず言語モデルから直接答える実装です。

BASEBALLが構造化データベースへの問い合わせという形で答えの根拠を持っていた時代から、Watsonを経て、答えの根拠をどこに置くかという実装上の選択は形を変えながら続いています。