現在，検索KWを用いた情報検索が主流となっている．しかし，初心者にとって，
必要な情報を得るために，検索KWを作成し，情報を取得することは困難であ
る．
この問題を解決するため自然言語で質疑応答を行う技術が研究されている．
先行研究にて本研究室は全文検索を用いたWHY型質問に対する質問応答システム
を作成した．しかし，質問によって，無回答なことや誤答を出力することがある．
本研究では，以上の問題に対する解決策として，システムの正答候補抽出部に対する
改良を行った．評価を行った結果，
値が0．08から0．10に上昇し，検索成功
率は8%から42%に上昇した．
だが，質問文に含まれない単語だけで形成されている正答がある事などが理由で，
質問文から作成する正答候補抽出PTを用いたフィルタリングには限界があると考える．
また，名詞頻度のみを基準にしたランキングは精度に問題があるため，別のラン
キング手法を考える必要がある．
