1 / 22

Aplicaciones del PLN

Aplicaciones del PLN. QUESTION-ANSWERING Mikel Fernández Tajada Angela Díez Barroso. Indice. Introducción Problemas Historia Estado actual Funcionamiento Enlaces de Interés: CLEF y TREC Futuro del QA. Introducción.

darin
Télécharger la présentation

Aplicaciones del PLN

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Aplicaciones del PLN QUESTION-ANSWERING Mikel Fernández Tajada Angela Díez Barroso

  2. Indice • Introducción • Problemas • Historia • Estado actual • Funcionamiento • Enlaces de Interés: CLEF y TREC • Futuro del QA

  3. Introducción • Web Semántica: web extendida que intenta resolver las preguntas del usuario de forma rápida y sencilla. • Tarea principalresolver problemas de la web actual: • Sobrecarga de información • Heterogeneidad de la información

  4. Introducción • IR (Recuperación de Información) • Búsqueda de información a través de Internet, textos, imágenes, sonido o cualquier otra fuente similar, de manera pertinente y relevante • Problema: ambigüedad • ¿Cómo nos ayuda? • Búsqueda de respuestas precisas a necesidades de información concretas empleando una colección de documentos o Corpus

  5. Introducción • QUESTION-ANSWERING • Extraer la respuesta después de localizar la zona de documentos relacionados con la pregunta • Evaluar capacidades de lectura y comprensión de un sistema • Respuestas breves y concisas

  6. Problemas del QA • Antes de responder a una pregunta hay que entenderla • Los procesos que se desarrollan para entender una pregunta operan en varios niveles • 16 principios sobre reconocimiento de preguntas • 13 categorías conceptuales

  7. Problemas del QA - Principios sobre reconocimiento de preguntas • 1. Los procesos de memoria del Question-Answering son independientes del idioma • 2. Las preguntas son entendidas en múltiples niveles • 3. Entender preguntas requiere categorizar conceptualmente las preguntas • 4. El contexto influye en la categorización conceptual de las preguntas

  8. Problemas del QA - Principios sobre reconocimiento de preguntas • 5. Las reglas de diálogo son necesarias para entender algunas preguntas • 6. Una buena respuesta es mejor que una respuesta válida • 7. Los cambios en el foco de interpretación alteran el significado • 8. El foco dirige nuestra atención hacia las variaciones de nuestras expectativas

  9. Problemas del QA - Principios sobre reconocimiento de preguntas • 9. La ambigüedad de la pregunta raramente ocurre si se conoce el contexto • 10. Cuantas más inferencias acarree una respuesta mejor es la respuesta • 11. Un problema de recuperación difícil puede apuntar a un punto flaco en la representación en memoria • 12. Las buenas respuestas pueden involucrar la evaluación del estado de conocimiento

  10. Problemas del QA - Principios sobre reconocimiento de preguntas • 13. La misma pregunta no siempre obtiene la misma respuesta • 14. A veces las inferencias se deben realizar en el instante de la pregunta • 15. No siempre se puede esperar encontrar exactamente lo que se tiene en mente • 16. Una buena estrategia de búsqueda sabe cuando tiene la respuesta

  11. Problemas del QA - Categorías conceptuales de las preguntas • La primera tarea de un sistema de QA es categorizar la pregunta • Wendy G. Lehnert  categorización conceptual

  12. Problemas del QA - Categorías conceptuales de las preguntas • Antecedente causal: ¿Por qué mató Jon al dragón? • Orientada al éxito: ¿Con qué propósito mató Jon al dragón? • Cuantificación:¿Cuánto mide el canal de Panamá? • Descripción relativa:¿Cómo de mojado esta tú abrigo? • Actitud:¿Cómo te gusta Nueva York? • Estado emocional/físico:¿Cómo esta Jon? • Capacidad:¿Cómo has podido oír lo que ha dicho Patxi? • Instrumentación:¿Cómo has venido hasta aquí? • Instrucciones:¿Cómo puedo llegar hasta tu casa?

  13. Historia del QA • Primeros sistemas de Inteligencia Artificial  sistemas QA • Década de los 60 • BASEBALL • LUNAR (90%) • SHRDLU • ELIZA

  14. Historia del QA • Década de los 70: • Modelo computacional QUALM junto a SAM y PAM • Décadas 70-80: • UC (Unix Consultant) • LILOG • Finales de los 90: • TREC (Text Retrieval Conference)

  15. Estado Actual del QA • Preguntas concretas sobre hechos concretos • John Prager  “Anotación Predictiva” • QALL ME • Búsqueda de respuestas en dominios abiertos multilingües y multimodales para teléfonos móviles

  16. Estado Actual del QA • Aplicaciones actuales: • www.languagecomputer.com • www.answerbus.com • www.answers.com

  17. Funcionamientodel QA • WEBCLOPEDIA • 2 opciones: • IR puro”mini-documentos” • Procesado del lenguaje naturalcomparativa entre parsings • HÍBRIDO • IRreduce la cantidad de documentos a tratar • Técnicas de PLNrespuestas más precisas

  18. Funcionamientodel QA

  19. Funcionamientodel QA • Pasos: 1. Análisis de la pregunta y creación de la consulta 2. Expansión de la consulta 3. Recuperación de documentos 4. Ranking de documentos 5. Segmentación de documentos 6. Construyendo el resultado

  20. Enlaces de Interés • CLEF • http://clef-qa.itc.it/index.html • TREC • http://trec.nist.gov

  21. Futuro del QA • Herramientas de Aprendizaje Automático para determinar el tipo de respuesta esperada y decidir el mejor método de extracción de ésta • Reducir el nivel de redundancia para determinar un adecuado comportamiento del sistema • Medir el comportamiento del sistema en un idioma diferente al español así como en colecciones pequeñas de documentos

  22. PREGUNTAS

More Related