ARIA

Association Francophone de Recherche d’Information (RI) et Applications

Actes de CORIA 2010
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Auteurs

Arnaud Grappy, Brigitte Grau

Résumé

Dans le cadre de la recherche de réponse à une question posée en langue naturelle dans des textes, de nombreuses questions attendent une réponse d’un certain type. Par exemple la question u Quel président succéda à Jacques Chirac ? » attend en réponse une entité du type président. La méthode présentée dans cet article vérifie que la réponse renvoyée est du bien type cherché. Pour cela elle suit une approche par apprentissage automatique en utilisant trois types de critères. Les premiers sont statistiques et calculent entre autre la fréquence d’apparition de la réponse avec le type dans un ensemble de documents. Les seconds utilisent des entités nommées et les derniers l’encyclopédie Wikipédia.

Abstract

In open domain question-answering systems, numerous questions wait for answers of an explicit type. For example, the question “Which president succeeded to Jacques Chirac?” requires an instance of president as answer. The method we present in this article aims at verifying that an answer given by a system corresponds to the given type. This verification is done by combining criteria provided by different methods dedicated to verify the appropriate- ness between an answer and a type. The first types of criteria are statistical and compute the presence rate of both the answer and the type in documents, other criteria rely on named entity recognizers and the last criteria are based on the use of Wikipedia.

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