Spørgsmål-svar-system ( QA-system ; fra engelsk QA - English Question-answering system ) er et informationssystem, der er i stand til at modtage spørgsmål og besvare dem i naturligt sprog , det er med andre ord et system med en naturlig sproggrænseflade.
Spørgsmål-svar-systemer kan opdeles i:
De første QA-systemer [1] blev udviklet i 1960'erne og var naturlige sprogskaller til domænespecifikke ekspertsystemer . Moderne systemer er designet til at søge efter svar på spørgsmål i medfølgende dokumenter ved hjælp af NLP-teknologier ( natural language processing ).
Moderne QA-systemer inkluderer normalt en speciel modul- spørgsmålsklassifikator , som bestemmer typen af spørgsmål og følgelig det forventede svar. Efter denne analyse anvender systemet gradvist mere og mere komplekse og subtile NLP-metoder til de leverede dokumenter, og kasserer unødvendig information. Den groveste metode, dokumentsøgning , involverer at bruge et informationssøgningssystem til at vælge dele af tekst, der potentielt indeholder et svar. Filteret fremhæver derefter sætninger, der ligner det forventede svar (for eksempel for spørgsmålet "Hvem ..." vil filteret returnere tekststykker, der indeholder personers navne). Og endelig vil modulet til fremhævelse af svar finde det rigtige svar blandt disse sætninger.
Et spørgsmål-svar-systems ydeevne afhænger af effektiviteten af de anvendte tekstanalysemetoder og af kvaliteten af tekstgrundlaget – hvis der ikke er svar på spørgsmål i det, vil QA-systemet ikke kunne finde meget. Jo større databasen er, jo bedre, men kun hvis den indeholder de nødvendige oplysninger. Store depoter (såsom internettet) indeholder en masse overflødig information [2] . Dette fører til følgende punkter:
I 2002 skrev en gruppe forskere en forskningsplan for spørgsmål-svar-systemer [3] . Det blev foreslået at behandle følgende spørgsmål:
Spørgsmålstyper Forskellige spørgsmål kræver forskellige metoder til at finde svar. Derfor er det nødvendigt at udarbejde eller forbedre metodiske lister over typer af mulige spørgsmål. Behandling af spørgsmål De samme oplysninger kan rekvireres på forskellige måder. Det er nødvendigt at skabe effektive metoder til at forstå og bearbejde sætningens semantik (betydning). Det er vigtigt, at programmet genkender spørgsmål, der er ligeværdige i betydning, uanset stil , ord, syntaktiske forhold og idiomer , der anvendes . Jeg ser gerne, at QA-systemet deler komplekse spørgsmål op i flere simple, og korrekt fortolker kontekstfølsomme sætninger, eventuelt afklarer dem med brugeren under dialogen. Kontekstuelle problemer Spørgsmål stilles i en bestemt sammenhæng . Kontekst kan forfine en forespørgsel, fjerne tvetydighed eller følge brugerens tankegang gennem en række spørgsmål. Kilder til viden til et QA-system Før du besvarer spørgsmålet, ville det være rart at forhøre sig om de tilgængelige tekstbaser. Uanset hvilke tekstbehandlingsmetoder der bruges, finder vi ikke det rigtige svar, hvis det ikke er i databaserne. Fremhæv svar Den korrekte udførelse af denne procedure afhænger af spørgsmålets kompleksitet, dets type, kontekst, kvaliteten af de tilgængelige tekster, søgemetoden osv. - et stort antal faktorer. Derfor er det nødvendigt at nærme sig studiet af tekstbehandlingsmetoder med al forsigtighed, og dette problem fortjener særlig opmærksomhed. Svarformulering Svaret skal være så naturligt som muligt. I nogle tilfælde er det nok at fremhæve det fra teksten. For eksempel, hvis et navn er påkrævet (navn på en person, navn på en enhed, sygdom), værdi (valutakurs, længde, størrelse) eller dato ("Hvornår blev Ivan den Forfærdelige født?") - et direkte svar er nok . Men nogle gange skal du håndtere komplekse forespørgsler, og her har du brug for specielle algoritmer til at flette svar fra forskellige dokumenter. Besvarelse af spørgsmål i realtid Det er nødvendigt at lave et system, der vil finde svar i arkiver på få sekunder, uanset spørgsmålets kompleksitet og tvetydighed, størrelsen og omfanget af dokumentbasen. Flersprogede forespørgsler Udvikling af systemer til arbejde og søgning på andre sprog (inklusive automatisk oversættelse ). interaktivitet Ofte er informationen, der tilbydes af et QA-system som svar, ufuldstændig. Måske har systemet fejlidentificeret spørgsmålstypen eller misforstået den. I dette tilfælde vil brugeren måske ikke kun omformulere sin anmodning, men også "forklare" med programmet ved hjælp af en dialog. Begrundelsesmekanisme (inferens) Nogle brugere vil gerne have et svar, der går ud over de tilgængelige tekster. For at gøre dette er det nødvendigt at tilføje til QA-systemet viden, der er fælles for de fleste områder (se Generelle ontologier i datalogi ), samt værktøjer til automatisk at udlede ny viden. Brugerprofiler af QA-systemer Oplysninger om brugeren, såsom interesseområde, talemåde og ræsonnement, standardfakta, kan øge systemets ydeevne betydeligt.Siden fremkomsten af de første prototyper af spørgsmål-svar-systemer, er deres omfang udvidet betydeligt [4] . For eksempel bruges de i svar på spørgsmål relateret til tid, geolokaliseringsspørgsmål, definitionsspørgsmål, bibliografiske, flersprogede spørgsmål, spørgsmål relateret til multimedier (visuel, lyd- og videoinformation). Beslægtede områder studeres, såsom at bygge interaktive QA-systemer (afklare spørgsmål, der kræves for at afklare originalen), genbruge svar og repræsentere viden, bruge slutninger fra den tilgængelige information til at få svar på spørgsmål osv., forudsige hvilke spørgsmål der kan stilles, følelser analyse.
Spørgsmål-svar-systemer diskuteres løbende inden for rammerne af projekter: TREC [5] , CLEF[6] , NTCIR [7] , ROMIP [8] .
| naturlig sprogbehandling | |
|---|---|
| Generelle definitioner | |
| Tekstanalyse |
|
| Referencer |
|
| Maskinoversættelse |
|
| Identifikation og dataindsamling | |
| Tematisk model | |
| Peer review |
|
| Naturlig sproggrænseflade [ | |
| Web og hjemmesider | |
|---|---|
| globalt | |
| Lokalt | |
| Typer af websteder og tjenester |
|
| Oprettelse og vedligeholdelse | |
| Typer af layout, sider, websteder | |
| Teknisk | |
| Markedsføring | |
| Samfund og kultur | |