Résumé

Les réponses données par plusieurs systèmes de questions-réponses proviennent de l’application de stratégies différentes, et de ce fait permettent de répondre à des questions différentes. La combinaison de ces systèmes vise alors à accroître le nombre total de questions résolues. Cet article présente la combinaison de trois systèmes : QAVAL, qui s’appuie sur un module de validation de réponses et deux versions du systèmes RITEL qui s’appuie sur une analyse multi-niveaux appliquée aux questions et aux documents. La fusion des résultats est effectuée de différentes manières : en fusionnant les passages, à la sortie des systèmes par vote ou fusion en tenant compte du poids ou du rang des réponses proposées et par un mécanisme d’apprentissage sur les caractéristiques des réponses.

Abstract

Question answering systems answer correctly to different questions because they are based on different strategies. In order to increase the number of questions which can be an- swered by a single process, we propose solutions to combine three question answering systems, QAVAL and two versions of RITEL. QAVAL is based on an answer validation method and RI- TEL develops a multi-level analysis of questions and documents. In order to merge the systems results, we developed different methods either by merging passages before answer ordering, or by merging end-results. The fusion of end-results is realized by voting, merging, and by a machine learning process on answer characteristics.