De l'importance des synonymes pour la sélection de passages en question-réponse
Résumé
Most of the question answering systems currently developed adopt a fairly similar architecture, which can be divided into three modules: question analysis, document retrieval, and answer extraction. However, they differ in their tools (indexing engine, parsers...) and the knowledge bases they use. Thus, for each of these systems, it is important to estimate the contribution of these tools or knowledge bases. In the context of the Equer campaign (evaluation campaign for French question answering systems), our system FRASQUES produced two runs: one used synonyms for bi-terms only, the other for mono-terms too. The comparison of these two tests and the study of a broader corpus, in French and in English, allow us to measure the contribution of this kind of semantic knowledge.
Les systèmes de question-réponse développés actuellement adoptent pour la plupart et à peu de chose près le même type d'architecture que l'on peut schématiser en trois modules : l'analyse de la question, la sélection des documents, l'extraction de la réponse. Mais ce en quoi ils diffèrent, ce sont les outils (moteur d'indexation, analyseurs...) et les bases de connaissances qu'ils utilisent. Pour chacun de ces systèmes, il est donc important d'évaluer l'apport de ces outils ou bases de connaissances. Dans le cadre de la campagne Equer (campagne d'évaluation des systèmes de question-réponse pour le français), notre système FRASQUES a produit deux jeux de résultats : l'un utilise des synonymes dans les bi-termes, l'autre pour les mono-termes aussi. La comparaison de ces deux tests et l'étude d'un corpus plus large, en français et en anglais, permet de mesurer l'apport de ces connaissances sémantiques.
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