」「?についての質問です。」などの文より多く選ばれた文に「タイトルらしさ」のスコアを付与して教師データ(※)とし、それらを使った機械学習で質問の中の文を重みづけして、スコアが高いと判断された文をプッシュ通知のタイトルとして表示する仕組みができました。※教師データ:機械学習の「教師あり学習」のための実験用データ。「教師あり学習」とは事前に与えられた「入力データ」と「正解データ」がセットになったデータをもとに、コンピュータが正解データを学習する手法のこと。村尾:今回の研究では、「『はじめまして』から始まる文は、候補として選ばずに必ず削除する」など、あらかじめ決まったルールに沿って選ぶ方法も検討しました。「『はじめまして』を英語で言うと何ですか?」という質問では「はじめまして」を削除してはいけない、といった例外ルールも網羅しようとすると、条件文が複雑かつ膨大な数になり、大規模なシステムになってしまうという課題がありました。そのため、たとえば「私は東京に住んでいる女性です。」という文であれば「東京」「女性」などの単語単位で切りスコアリングした点数で判断するという、できるだけ共通のルールにしました。今回の改善は、どのくらいの効果があったのでしょうか?日暮:Yahoo!知恵袋アプリでプッシュ通知された質問の回答率は、改善前の2.4倍になりました。現在は、ユーザーがYahoo!知恵袋に投稿すると、プッシュ通知用のタイトルが自動で生成されるようになっています。小林:なるべく全自動で生成する仕組みにした方が他のサービスにも横展開しやすいので、Yahoo!知恵袋独自のルールは増やさないようにしています。今後は教師データを追加したり、計算式など機械学習のモデルを変えたりして、さらに精度を上げていきたいです。日暮:たとえば、Yahoo!知恵袋には質問に回答するともらえる「知恵コイン」を集めている人をひきつけるために、質問の冒頭を「コイン500枚あげます」などとするユーザーもいます。この冒頭文は、クラウドソーシングの結果としては選ばれにくいですが、サービスやユーザーにとっては有益なタイトルかもしれません。今はクラウドソーシングでの調査結果をもとに自動生成していますが、今後はサービス側の意図や、ユーザーの「(質問のタイトルを)こう使いたい」という要望も確認しながら改善していく必要があると思います。小林:機械学習によって自動生成されたタイトルは、もしかしたら質問者の意図を100%反映したものではないかもしれませんが、今回は「まだこの質問に回答がないので回答してほしい」ということを伝える目的でプッシュ通知を改善しました。自動生成されたタイトルが質問者の意図とは少し違ってしまったとしても、プッシュしてもらって質問への回答を得られた方が質問者にとってメリットがあると考えています。自動生成の仕組みを使って今後実現したいことを教えてください村尾:たとえば、ユーザーがYahoo!知恵袋に質問を投稿するときに、「この質問を要約したタイトルとしてこの文が適切ですか?」とシステムが提案して、「そうです」または「違います」とフィードバックされたものをシステムに反映することで、さらに改善していけるのではと考えています。今はプッシュ通知のみでこの仕組みを使っていますが、今後はYahoo!知恵袋のランキングなどでも使うことで、サービスがよりよくなるのでは、という話をしています。日暮:今回の自動生成の仕組みはYahoo!知恵袋のためにつくったものですが、要約ワーキンググループとして、他のサービスでも要約をしたいという課題があったときに、適切な手法の提案や、個別にいろいろなアプローチができるようにしていきたいと思います。Reserved.このページの先頭へ。