Question answering

Question answering – zadanie automatycznego odpowiadania na pytania zadane w języku naturalnym komputerowi. Żeby znaleźć odpowiedź na pytanie, program komputerowy typu QA może używać wzorców zawartych w bazach danych bądź zbioru materiałów (korpus taki jak strona w sieci www bądź lokalne dokumenty).

System powinien radzić sobie z szeroką gamą różnych typów pytań, zarówno prostych (np. co? gdzie?), jak i definicji czy też hipotetycznych.

Systemy działające w języku angielskim

  • BASEBALL (Green, Wolf, C.Chomsky, Laughery, University of California, 1961) – jeden z pierwszych systemów odpowiadających na pytania (reprezentacja wiedzy typu ramowego, analiza gramatyczna w oparciu o prace Harrisa)
  • LUNAR (Woods, BBN, 1972) system konsultowania bazy danych na temat próbek gruntu księżycowego pobranych przez Apollo 11 (Augmented Transition Networks, semantyka proceduralna)
  • LADDER (Sacredotti, Sagalowicz, Slocum, SRI, 1977) – system dialogowego dostępu do rozproszonych baz danych (gramatyki semantyczne)
  • HAx-ANS (1981-86) i WISBER (1986-89) (Hahn, Hoeppner, Morik, Marburger i inni, Hamburg) – dialog na temat rezerwacji hotelowej w j. niemieckim,
  • ORBIS (ok. r. 1983) (Colmerauer, Kittredge) – pytania do prologowej bazy danych na temat planet układu słonecznego, dostęp dwujęzyczny (angielski i francuski)
  • START (12.1993) (Boris Katz) – QA rozwijany na Massachusetts Institute of Technology
  • AnswerBus – System otwartodomenowy oparty na pozyskiwaniu informacji na poziomie zdań

Metody

  • Powierzchniowa – używa słów kluczowych do znalezienia interesujących zdań z uzyskanych dokumentów.
  • Głęboka – użycie kompleksowych metod NLP do lepszego zrozumienia pytania, szczególnie przydatne do bardziej złożonych pytań, np.: dlaczego? Jak?, hipotez itp.

Przykładowe kryteria oceny jakość systemu QA

  • Czas rzeczywisty – system ma pracować w czasie rzeczywistym oraz korzystać z najaktualniejszych danych
  • Dokładność – system musi rozstrzygać, czy dana informacja jest prawdziwa i kompletna
  • Użytkowość – system musi wyodrębniać dane, które często są w postaci multimedialnej; ponadto powinien dobierać formę pod dane pytanie.
  • Zupełność – pożądana jest kompletność odpowiedzi z punktu widzenia potrzeb użytkownika. Konieczność szukania odpowiedzi w wielu źródłach, umiejętność oceny stopnia kompletności.
  • Istotność – wydobywanie odpowiedzi istotnych dla użytkownika z pominięciem nieistotnych – rozpoznawanie kontekstu oraz w niektórych przypadkach konieczna interakcyjność systemu.

Zobacz też

Linki zewnętrzne

Content Disclaimer

Informasi ini disarikan dari Wikipedia dan disajikan kembali untuk tujuan edukasi. Konten tersedia di bawah lisensi CC BY-SA 3.0. Kami tidak bertanggung jawab atas ketidakakuratan data yang bersumber dari kontribusi publik tersebut.

  1. The information displayed on this website is sourced in part or in whole from Wikipedia and has been adapted for the purpose of restating it. We strive to provide accurate and relevant information, however:
  2. There is no guarantee of absolute accuracy. Wikipedia is an open, collaborative project that can be edited by anyone, so information is subject to change.
  3. It is not intended to constitute professional advice. The content displayed is for informational and educational purposes only. For important decisions (e.g., medical, legal, or financial), please consult a professional.
  4. Content copyright. Wikipedia is licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike License (CC BY-SA). This means that content may be reused with appropriate attribution and shared under a similar license.
  5. Responsible use. Any risk arising from the use of information from this website is entirely the responsibility of the user.
Kembali kehalaman sebelumnya