Methods of Speech and Text Databases Development for QA-Systems

The paper is devoted to the problems of question-answer systems development (QA-systems). The subject of the study is discussion of approaches to the automatic filling of the database of the QA-system based on the analysis of the unstructured text sources currently available in the public domain of the Internet.The analysis reveals that the following ways of implementing QA-systems are distinguished: based on inference for ontologies, rules and syntax, using artificial neural networks.The methods for automatically search of question-answer pairs based on the structure of sentences and on the basis of associative-ontological analysis has been developed and tested in the research.The method based on the analysis of the structure of sentences is effective for texts such as lists of frequently asked questions (FAQ), as well as literature texts containing dialogs, direct speech, based on preliminary processing of the text, expressed in the form of a heuristic rule.The method based on associative-ontological analysis is focused to the class of reference and dictionary texts and is based on the assumption that in the descriptive text there is a sentence (or a group of sentences) containing the main idea of the text. In this case, the title of the text can be considered a question, and this sentence (or a group of sentences) is the answer. We need to make the selection of meaning-generating sentences due to the semantic reduction of the text automation. For this purpose, algorithms of self-referencing are applied based on the associative-ontological approach to the processing of texts in natural language.For the experimental verification of the possibility of creating an open QA-system based on the automatic collection of question-answer pairs from the Internet, a prototype of a collection module for the database of the QA-system has been developed.Работа посвящена проблемам построения речевых вопросно-ответных систем (QA-систем). Предметом исследования являются подходы к автоматическому наполнению базы данных вопросно-ответной системы путем анализа неструктурированных текстовых источников, имеющихся в настоящий момент времени в открытом доступе в сети Интернет.В результате анализа выявлено, что выделяют следующие способы реализации QA-систем: на основе логического вывода по онтологиям, правилам и на основе синтаксиса, с использованием искусственных нейронных сетей.В исследовании разработаны и протестированы методы автоматического выделения вопросно-ответных пар на основе структуры предложений и на основе ассоциативно-онтологического анализа.Метод на основе анализа структуры предложений эффективен для текстов типа списков часто задаваемых вопросов (FAQ), а также художественных текстов, содержащих диалоги, прямую речь, основан на предварительной обработке текста, выраженный в виде эвристического правила.Метод на основе ассоциативно-онтологического анализа ориентирован на класс справочных и словарных текстов и основан на предположении о том, что в тексте описательного характера имеется предложение (или группа предложений), содержащее основную мысль текста. В этом случае заголовок текста может считаться вопросом, а это предложение (или группа предложений) – ответом. Для автоматизации выделения смыслообразующих предложений за счет семантической редукции текста применяются алгоритмы реферирования на основе ассоциативно-онтологического подхода к обработке текстов на естественном языке.Для экспериментальной проверки возможности создания открытой вопросно-ответной системы на базе автоматического сбора вопросно-ответных пар из сети Интернет был разработан прототип модуля сбора базы данных вопросно-ответной системы

Review Paper on Answers Selection and Recommendation in Community Question Answers System

Nowadays, question answering system is more convenient for the users, users ask question online and then they will get the answer of that question, but as browsing is primary need for each an individual, the number of users ask question and system will provide answer but the computation time increased as well as waiting time increased and same type of questions are asked by different users, system need to give same answers repeatedly to different users. To avoid this we propose PLANE technique which may quantitatively rank answer candidates from the relevant question pool. If users ask any question, then system provide answers in ranking form, then system recommend highest rank answer to the user. We proposing expert recommendation system, an expert will provide answer of the question which is asked by the user and we also implement sentence level clustering technique in which a single question have multiple answers, system provide most suitable answer to the question which is asked by the user

Using a Question Answering System to Enhance Knowledge and Improve the Exchange of Information among Physicians

Due to limited time, physicians often find it challenging to find the exact answers to their questions among search engine results; however, question and answer (Q&A) systems can facilitate more rapidly identify accurate solutions. This study aims to develop and evaluate a Q&A system for physicians at Tabriz University of Medical Sciences. Four clinical and informatics experts and the two health information managers agreed on 19 features and themes throughout two focus group meetings. Subsequently, a system was developed on a MySQL database using the PHP web development language and then uploaded to the web. Finally, the system was opened up to 40 users and, over three months, evaluated using a community evaluation questionnaire and the six-dimension Users’ Experience Questionnaire. The focus group results in determining the features of the Q&A system consisted of 19 requirements. The average attractiveness, perspicuity, efficiency, dependability, stimulation, and novelty were equal to 1.76, 1.625, 1.9, 1.425, 1.475, and 1.375, respectively. The Q&A system improved the tasks such as share of knowledge, transfer of information, social partnership, and cooperation among users. The physicians were able to obtain the information they required through contact with their co-practitioners over the system.https://dorl.net/dor/20.1001.1.20088302.2021.19.2.14.

Answer quality characteristics and prediction on an academic QandA site: A case study on researchgate

Despite various studies on examining and predicting answer quality on generic social QandA sites such as Yahoo! Answers, little is known about why answers on academic QandA sites are voted on by scholars who follow the discussion threads to be high quality answers. Using 1021 answers obtained from the QandA part of an academic social network site ResearchGate (RG), we firstly explored whether various web-captured features and human-coded features can be the critical factors that influence the peer-judged answer quality. Then using the identified critical features, we constructed three classification models to predict the peer-judged rating. Our results identify four main findings. Firstly, responders' authority, shorter response time and greater answer length are the critical features that positively associate with the peer-judged answer quality. Secondly, answers containing social elements are very likely to harm the peer-judged answer quality. Thirdly, an optimized SVM algorithm has an overwhelming advantage over other models in terms of accuracy. Finally, the prediction based on web-captured features had better performance when comparing to prediction on human-coded features. We hope that these interesting insights on ResearchGate's answer quality can help the further design of academic QandA sites

Análisis de estrategias para clasificación de usuarios y post dentro de un hilo de discusión

La Web actual se ha transformado en una plataforma que posibilita el encuentro de ideas y favorece la creación de debates en chat, blogs, foros de discusión, etc. En particular la comunidad informática suele aprovechar los medios disponibles en la Web de soporte grupal, tanto para solucionar problemas como para el aprendizaje de alguna tarea particular. Es por ello que este tipo de herramientas han tenido un gran auge en las últimas décadas, dentro de las cuales los foros de discusión se han convertido en los más utilizados para aprendizaje o como proveedor de soluciones de algún problema específico. Los foros de discusión generan contenido de manera continua lo que produce un gran volumen de información, que puede ser utilizado como fuente de conocimiento para un sistema de Information Retrieval (IR). Las organizaciones actuales hacen cada vez más esfuerzos para reutilizar el conocimiento, definiendo estrategias para tener catalogadas y reutilizar soluciones ya probadas por lo que la disciplina de IR ha avanzado considerablemente. El objetivo fundamental de nuestro proyecto es definir una herramienta que, a partir de información contenida en hilos de foros de discusión técnicos, pueda descargar dicha información de manera automática, la pueda clasificar de acuerdo a temas específicos, así como también poder establecer un ranking de soluciones posibles, teniendo en cuenta además a los usuarios involucrados en dichos foros.Eje: Ingeniería de Software.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Análisis de estrategias para clasificación de usuarios y post dentro de un hilo de discusión

La Web actual se ha transformado en una plataforma que posibilita el encuentro de ideas y favorece la creación de debates en chat, blogs, foros de discusión, etc. En particular la comunidad informática suele aprovechar los medios disponibles en la Web de soporte grupal, tanto para solucionar problemas como para el aprendizaje de alguna tarea particular. Es por ello que este tipo de herramientas han tenido un gran auge en las últimas décadas, dentro de las cuales los foros de discusión se han convertido en los más utilizados para aprendizaje o como proveedor de soluciones de algún problema específico. Los foros de discusión generan contenido de manera continua lo que produce un gran volumen de información, que puede ser utilizado como fuente de conocimiento para un sistema de Information Retrieval (IR). Las organizaciones actuales hacen cada vez más esfuerzos para reutilizar el conocimiento, definiendo estrategias para tener catalogadas y reutilizar soluciones ya probadas por lo que la disciplina de IR ha avanzado considerablemente. El objetivo fundamental de nuestro proyecto es definir una herramienta que, a partir de información contenida en hilos de foros de discusión técnicos, pueda descargar dicha información de manera automática, la pueda clasificar de acuerdo a temas específicos, así como también poder establecer un ranking de soluciones posibles, teniendo en cuenta además a los usuarios involucrados en dichos foros.Eje: Ingeniería de Software.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Análisis de estrategias para clasificación de usuarios y post dentro de un hilo de discusión

La Web actual se ha transformado en una plataforma que posibilita el encuentro de ideas y favorece la creación de debates en chat, blogs, foros de discusión, etc. En particular la comunidad informática suele aprovechar los medios disponibles en la Web de soporte grupal, tanto para solucionar problemas como para el aprendizaje de alguna tarea particular. Es por ello que este tipo de herramientas han tenido un gran auge en las últimas décadas, dentro de las cuales los foros de discusión se han convertido en los más utilizados para aprendizaje o como proveedor de soluciones de algún problema específico. Los foros de discusión generan contenido de manera continua lo que produce un gran volumen de información, que puede ser utilizado como fuente de conocimiento para un sistema de Information Retrieval (IR). Las organizaciones actuales hacen cada vez más esfuerzos para reutilizar el conocimiento, definiendo estrategias para tener catalogadas y reutilizar soluciones ya probadas por lo que la disciplina de IR ha avanzado considerablemente. El objetivo fundamental de nuestro proyecto es definir una herramienta que, a partir de información contenida en hilos de foros de discusión técnicos, pueda descargar dicha información de manera automática, la pueda clasificar de acuerdo a temas específicos, así como también poder establecer un ranking de soluciones posibles, teniendo en cuenta además a los usuarios involucrados en dichos foros.Eje: Ingeniería de Software.Red de Universidades con Carreras en Informátic