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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.

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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

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