{UNIQORN}: {U}nified Question Answering over {RDF} Knowledge Graphs and Natural Language Text

Question answering over knowledge graphs and other RDF data has been greatly advanced, with a number of good systems providing crisp answers for natural language questions or telegraphic queries. Some of these systems incorporate textual sources as additional evidence for the answering process, but cannot compute answers that are present in text alone. Conversely, systems from the IR and NLP communities have addressed QA over text, but barely utilize semantic data and knowledge. This paper presents the first QA system that can seamlessly operate over RDF datasets and text corpora, or both together, in a unified framework. Our method, called UNIQORN, builds a context graph on the fly, by retrieving question-relevant triples from the RDF data and/or the text corpus, where the latter case is handled by automatic information extraction. The resulting graph is typically rich but highly noisy. UNIQORN copes with this input by advanced graph algorithms for Group Steiner Trees, that identify the best answer candidates in the context graph. Experimental results on several benchmarks of complex questions with multiple entities and relations, show that UNIQORN, an unsupervised method with only five parameters, produces results comparable to the state-of-the-art on KGs, text corpora, and heterogeneous sources. The graph-based methodology provides user-interpretable evidence for the complete answering process

Enhancing knowledge acquisition systems with user generated and crowdsourced resources

This thesis is on leveraging knowledge acquisition systems with collaborative data and crowdsourcing work from internet. We propose two strategies and apply them for building effective entity linking and question answering (QA) systems. The first strategy is on integrating an information extraction system with online collaborative knowledge bases, such as Wikipedia and Freebase. We construct a Cross-Lingual Entity Linking (CLEL) system to connect Chinese entities, such as people and locations, with corresponding English pages in Wikipedia. The main focus is to break the language barrier between Chinese entities and the English KB, and to resolve the synonymy and polysemy of Chinese entities. To address those problems, we create a cross-lingual taxonomy and a Chinese knowledge base (KB). We investigate two methods of connecting the query representation with the KB representation. Based on our CLEL system participating in TAC KBP 2011 evaluation, we finally propose a simple and effective generative model, which achieved much better performance. The second strategy is on creating annotation for QA systems with the help of crowd- sourcing. Crowdsourcing is to distribute a task via internet and recruit a lot of people to complete it simultaneously. Various annotated data are required to train the data-driven statistical machine learning algorithms for underlying components in our QA system. This thesis demonstrates how to convert the annotation task into crowdsourcing micro-tasks, investigate different statistical methods for enhancing the quality of crowdsourced anno- tation, and finally use enhanced annotation to train learning to rank models for passage ranking algorithms for QA.Gegenstand dieser Arbeit ist das Nutzbarmachen sowohl von Systemen zur Wissener- fassung als auch von kollaborativ erstellten Daten und Arbeit aus dem Internet. Es werden zwei Strategien vorgeschlagen, welche für die Erstellung effektiver Entity Linking (Disambiguierung von Entitätennamen) und Frage-Antwort Systeme eingesetzt werden. Die erste Strategie ist, ein Informationsextraktions-System mit kollaborativ erstellten Online- Datenbanken zu integrieren. Wir entwickeln ein Cross-Linguales Entity Linking-System (CLEL), um chinesische Entitäten, wie etwa Personen und Orte, mit den entsprechenden Wikipediaseiten zu verknüpfen. Das Hauptaugenmerk ist es, die Sprachbarriere zwischen chinesischen Entitäten und englischer Datenbank zu durchbrechen, und Synonymie und Polysemie der chinesis- chen Entitäten aufzulösen. Um diese Probleme anzugehen, erstellen wir eine cross linguale Taxonomie und eine chinesische Datenbank. Wir untersuchen zwei Methoden, die Repräsentation der Anfrage und die Repräsentation der Datenbank zu verbinden. Schließlich stellen wir ein einfaches und effektives generatives Modell vor, das auf unserem System für die Teilnahme an der TAC KBP 2011 Evaluation basiert und eine erheblich bessere Performanz erreichte. Die zweite Strategie ist, Annotationen für Frage-Antwort-Systeme mit Hilfe von "Crowd- sourcing" zu erstellen. "Crowdsourcing" bedeutet, eine Aufgabe via Internet an eine große Menge an angeworbene Menschen zu verteilen, die diese simultan erledigen. Verschiedene annotierte Daten sind notwendig, um die datengetriebenen statistischen Lernalgorithmen zu trainieren, die unserem Frage-Antwort System zugrunde liegen. Wir zeigen, wie die Annotationsaufgabe in Mikro-Aufgaben für das Crowdsourcing umgewan- delt werden kann, wir untersuchen verschiedene statistische Methoden, um die Qualität der Annotation aus dem Crowdsourcing zu erweitern, und schließlich nutzen wir die erwei- erte Annotation, um Modelle zum Lernen von Ranglisten von Textabschnitten zu trainieren

Finding answers to definition questions on the web

Fundamentally, question answering systems are designed for automatically responding to queries posed by users in natural language. The first step in the answering process is query analysis, and its goal is to classify the query in concert with a set of pre-specified types. Traditionally, these classes include: factoid, definition, and list. Systems thereafter chose the answering method in congruence with the class recognised in this early phase. In short, this thesis focuses exclusively on strategies to tackle definition questions (e.g.\u27; Who is Ben Bernanke?"). This sort of question has become especially interesting in recent years, due to its significant number of submissions to search engines. Most advances in definition question answering have been made under the umbrella of the Text REtrieval Conference (TREC). This is, more precisely, a framework for testing systems operating on a collection of news articles. Thus, the objective of chapter one is to describe this framework along with presenting additional introductory aspects of definition question answering including: (a) how definition questions are prompted by individuals; (b) the different conceptions of definition, and thus of answers; and (c) the various metrics exploited for assessing systems. Since the inception of TREC, systems have put to the test manifold approaches to discover answers, throwing some light onto several key aspects of this problem. On this account, chapter four goes over a selection of some notable TREC systems. This selection is not aimed at completeness, but rather at highlighting the leading features of these systems. For the most part, systems benefit from knowledge bases (e.g., Wikipedia) for obtaining descriptions about the concept being defined (a.k.a. definiendum). These descriptions are thereafter projected onto the array of candidate answers as a means of discerning the correct answer. In other words, these knowledge bases play the role of annotated resources, and most systems attempt to find the answer candidates across the collection of news articles that are more similar to these descriptions. The cornerstone of this thesis is the assumption that it is plausible to devise competitive, and hopefully better, systems without the necessity of annotated resources. Although this descriptive knowledge is helpful, it is the belief of the author that they are built on two wrong premises: 1.It is arguable that senses or contexts related to the definiendum across knowledge bases are the same senses or contexts for the instances across the array of answer candidates. This observation also extends to the fact that not all descriptions within the group of putative answers are necessarily covered by knowledge bases, even though they might refer to the same contexts or senses. 2.Finding an efficient projection strategy does not necessarily entail a good procedure for discerning descriptive knowledge, because it shifts the goal of the task to a more like this set" instead of analysing whether or not each candidate bears the characteristics of a description. In other words, the coverage given by knowledge bases for a specific definiendum is not wide enough to learn all the characteristics that typify its descriptions, so that systems are capable of identifying all answers within the set of candidates. From another angle, a conventional projection methodology can be seen as a finder of lexical analogies. All in all, this thesis investigates into models that disregard this kind of annotated resource and projection strategy. In effect, it is the belief of the author that a robust technique of this sort can be integrated with traditional projection methodologies, and in this way bringing about an enhancement in performance. The major contributions of this thesis are presented in chapters five, six and seven. There are several ways of understanding this structure. For example, chapter five presents a general framework for answering definition questions in several languages. The primary goal of this study is to design a lightweight definition question answering system operating on web-snippets and two languages: English and Spanish. The idea is to utilise web-snippets as a source of descriptive information in several languages, and the high degree of language independency is achieved by making allowances for as little linguistic knowledge as possible. To put it more precisely, this system accounts for statistical methods and a list of stop-words, as well as a set of language-dependent definition patterns. In detail, chapter five branches into two more specific studies. The first study is essentially aimed at capitalising on redundancy for detecting answers (e.g., word frequency counts across answer candidates). Although this type of feature has been widely used by TREC systems, this study focuses on its impact on different languages, and its benefits when applied to web-snippets instead of a collection of news documents. An additional motivation behind targeting web-snippets is the hope of studying systems working on more heterogenous corpora, without incurring the need of downloading full-documents. For instance, on the Internet, the number of distinct senses for the definiendum considerably increases, ergo making it necessary to consider a sense discrimination technique. For this purpose, the system presented in this chapter takes advantage of an unsupervised approach premised on Latent Semantic Analysis. Although the outcome of this study shows that sense discrimination is hard to achieve when operating solely on web snippets, it also reveals that they are a fruitful source of descriptive knowledge, and that their extraction poses exciting challenges. The second branch extends this first study by exploiting multilingual knowledge bases (i.e. Wikipedia) for ranking putative answers. Generally speaking, it makes use of word association norms deduced from sentences that match definitions patterns across Wikipedia. In order to adhere to the premise of not profiting from articles related to a specific definiendum, these sentences are anonymised by replacing the concept with a placeholder, and the word norms are learnt from all training sentences, instead of only from the Wikipedia page about the particular definiendum. The results of this study signify that this use of these resources can also be beneficial; in particular, they reveal that word association norms are a cost-efficient solution. However, the size of the corpus markedly decreases for languages different from English, thus indicating their insufficiency to design models for other languages. Later, chapter six gets more specific and deals only with the ranking of answer candidates in English. The reason for abandoning the idea of Spanish is the sparseness observed across both the redundancy from the Internet and the training material mined from Wikipedia. This sparseness is considerably greater than in the case of English, and it makes learning powerful statistical models more difficult. This chapter presents a novel way of modeling definitions grounded on n-gram language models inferred from the lexicalised dependency tree representation of the training material acquired in the study of chapter five. These models are contextual in the sense that they are built in relation to the semantic of the sentence. Generally, these semantics can be perceived as the distinct types of definienda (e.g., footballer, language, artist, disease, and tree). This study, in addition, investigates the effect of some features on these context models (i.e., named entities, and part-of-speech tags). Overall, the results obtained by this approach are encouraging, in particular in terms of increasing the accuracy of the pattern matching. However, in all likelihood, it was experimentally observed that a training corpus comprising only positive examples (descriptions) is not enough to achieve perfect accuracy, because these models cannot deduce the characteristics that typify non-descriptive content. More essential, as future work, context models give the chance to study how different contexts can be amalgamated (smoothed) in agreement with their semantic similarities in order to ameliorate the performance. Subsequently, chapter seven gets even more specific and it searches for the set of properties that can aid in discriminating descriptions from other kinds of texts. Note that this study regards all kinds of descriptions, including those mismatching definition patters. In so doing, Maximum Entropy models are constructed on top of an automatically acquired large-scale training corpus, which encompasses descriptions from Wikipedia and non-descriptions from the Internet. Roughly speaking, different models are constructed as a means of studying the impact of assorted properties: surface, named entities, part-of-speech tags, chunks, and more interestingly, attributes derived from the lexicalised dependency graphs. In general, results corroborate the efficiency of features taken from dependency graphs, especially the root node and n-gram paths. Experiments conducted on testing sets of various characteristics suggest that it is also plausible to find attributes that can port to other corpora. The second and the third are extra chapters. The former examines different strategies to trawl the Web for descriptive knowledge. In essence, this chapter touches on several strategies geared towards boosting the recall of descriptive sentences across web snippets, especially sentences that match widespread definition patterns. This is a side, but instrumental study to the core of this thesis, as it is necessary for systems targeted at the Internet to develop effective crawling techniques. On the contrary, chapter three has two goals: (a) presenting some components used by the strategies outlined in the last three chapters, this way helping to focus on key aspects of the ranking methodologies, and hence to clearly present the relevant aspects of approaches laid out in these three chapters; and (b) fleshing out some characteristics that make separating the genuine from the misleading answer candidates difficult; particularly, across sentences matching definition patterns. Chapter three is helpful for understanding part of the linguistic phenomena that the posterior chapters deal with. On a final note about the organisation of this thesis, since there is a myriad of techniques, chapter six and seven start dissecting the related work closer to each strategy. The main contribution of each chapter begins at section 6.5 and 7.6, respectively. These two sections start with a discussion and comparison between the proposed methods and the related work presented in their corresponding preceding sections. This organisation is directed at facilitating the contextualisation of the proposed approaches as there are different question answering systems with manifold characteristics.Frage-Antwort-Systeme sind im Wesentlichen dafür konzipiert, von Benutzern in natürlicher Sprache gestellte Anfragen automatisiert zu beantworten. Der erste Schritt im Beantwortungsprozess ist die Analyse der Anfrage, deren Ziel es ist, die Anfrage entsprechend einer Menge von vordefinierten Typen zu klassifizieren. Traditionell umfassen diese: Faktoid, Definition und Liste. Danach wählten die Systeme dieser frühen Phase die Antwortmethode entsprechend der zuvor erkannten Klasse. Kurz gesagt konzentriert sich diese Arbeit ausschließlich auf Strategien zur Lösung von Fragen nach Definitionen (z.B. ,,emph{Wer ist Ben Bernanke?}"). Diese Art von Anfrage ist in den letzten Jahren besonders interessant geworden, weil sie in beachtlicher Zahl bei Suchmaschinen eingeht. Die meisten Fortschritte in Bezug auf die Beantwortung von Fragen nach Definitionen wurden unter dem Dach der Text Retrieval Conference (TREC) gemacht. Das ist, genauer gesagt, ein Framework zum Testen von Systemen, die mit einer Auswahl von Zeitungsartikeln arbeiten. Daher, zielt Kapitel eins auf eine Beschreibung dieses Rahmenwerks ab, zusammen mit einer Darstellung weiterer einführender Aspekte der Beantwortung von Definitionsanfragen. Diesen schließen u.a. ein: (a) wie Definitionsanfragen von Personen gestellt werden; (b) die unterschiedlichen Begriffe von Definition und folglich auch Antworten; und (c) die unterschiedlichen Metriken, die zur Bewertung von Systemen genutzt werden. Seit Anbeginn von TREC haben Systeme vielfältige Ansätze, Antworten zu entdecken, auf die Probe gestellt und dabei eine Reihe von zentralen Aspekten dieses Problems beleuchtet. Aus diesem Grund behandelt Kapitel vier eine Auswahl einiger bekannter TREC Systeme. Diese Auswahl zielt nicht auf Vollständigkeit ab, sondern darauf, die wesentlichen Merkmale dieser Systeme hervorzuheben. Zum größten Teil nutzen die Systeme Wissensbasen (wie z.B. Wikipedia), um Beschreibungen des zu definierenden Konzeptes (auch als Definiendum bezeichnet) zu erhalten. Diese Beschreibungen werden danach auf eine Reihe von möglichen Antworten projiziert, um auf diese Art die richtige Antwort zu ermitteln. Anders ausgedrückt nehmen diese Wissensbasen die Funktion von annotierten Ressourcen ein, wobei die meisten Systeme versuchen, die Antwortkandidaten in einer Sammlung von Zeitungsartikeln zu finden, die diesen Beschreibungen ähnlicher sind. Den Grundpfeiler dieser Arbeit bildet die Annahme, dass es plausibel ist, ohne annotierte Ressourcen konkurrenzfähige, und hoffentlich bessere, Systeme zu entwickeln. Obwohl dieses deskriptive Wissen hilfreich ist, basieren sie nach Überzeugung des Autors auf zwei falschen Annahmen: 1. Es ist zweifelhaft, ob die Bedeutungen oder Kontexte, auf die sich das Definiendum bezieht, dieselben sind wie die der Instanzen in der Reihe der Antwortkandidaten. Darüber hinaus erstreckt sich diese Beobachtung auch auf die Tatsache, dass nicht alle Beschreibungen innerhalb der Gruppe der mutmaßlichen Antworten notwendigerweise von Wissensbasen abgedeckt werden, auch wenn sie sich auf dieselben Bedeutungen und Kontexte beziehen. 2. Eine effiziente Projektionsstrategie zu finden bedeutet nicht notwendigerweise auch ein gutes Verfahren zur Feststellung von deskriptivem Wissen, denn es verschiebt die Zielsetzung der Aufgabe hin zu einem ,,mehr wie diese Menge" statt zu analysieren, ob jeder Kandidat den Charakteristika einer Beschreibung entspricht oder nicht. Anders ausgedrückt ist die Abdeckung, die durch Wissensbasen für ein spezifisches Definiendum gegeben ist, nicht umfassend genug, um alle Charakteristika, die für seine Beschreibungen kennzeichnend sind, zu erlernen, so dass die Systeme in der Lage sind, alle Antworten innerhalb der Kandidatenmenge zu identifizieren. Eine konventionelle Projektionsstrategie kann aus einem anderen Blickwinkel als Prozedur zum Finden lexikalischer Analogien betrachtet werden. Insgesamt untersucht diese Arbeit Modelle, die Strategien dieser Art in Verbindung mit annotierten Ressourcen und Projektion außer Acht lassen. Tatsächlich ist es die Überzeugung des Autors, dass eine robuste Technik dieser Art mit traditionellen Methoden der Projektion integriert wird und so eine Leistungssteigerung ermöglichen kann. Die größeren Beiträge dieser Arbeit werden in den Kapiteln fünf, sechs und sieben präsentiert. Es gibt mehrere Wege diese Struktur zu verstehen. Kapitel fünf, beispielsweise, präsentiert einen allgemeinen Rahmen für die Beantwortung von Fragen nach Definitionen in mehreren Sprachen. Das primäre Ziel dieser Studie ist es, ein leichtgewichtiges System zur Beantwortung von Fragen nach Definitionen zu entwickeln, das mit Web-Snippets und zwei Sprachen arbeitet: Englisch und Spanisch. Die Grundidee ist, von Web-Snippets als Quelle deskriptiver Information in mehreren Sprachen zu profitieren, wobei der hohe Grad an Sprachunabhängigkeit dadurch erreicht wird, dass so wenig linguistisches Wissen wie möglich berücksichtigt wird. Genauer gesagt berücksichtigt dieses System statistische Methoden und eine Liste von Stop-Wörtern sowie eine Reihe von sprach-spezifischen Definitionsmustern. Im Einzelnen teilt sich Kapitel fünf in zwei spezifischere Studien auf. Die erste Studie zielt im Grunde darauf ab, aus Redundanz für die Ermittlung von Antworten Kapital zu schlagen (z.B. Worthäufigkeiten über verschiedene Antwortkandidaten hinweg). Obwohl eine solche Eigenschaft unter TREC Systemen weit verbreitet ist, legt diese Studie den Schwerpunkt auf die Auswirkungen auf verschiedene Sprachen und auf ihre Vorteile bei der Anwendung auf Web-Snippets statt Zeitungsartikeln. Eine weitere Motivation dahinter, Web-Snippets ins Auge zu fassen, ist die Hoffnung, Systeme zu studieren, die mit heterogenen Corpora arbeiten, ohne es nötig zu machen, vollständige Dokumente herunter zu laden. Im Internet, beispielsweise, steigt die Zahl verschiedener Bedeutungen für das Definiendum deutlich an, was es notwendig macht, eine Technik zur Unterscheidung von Bedeutungen in Betracht zu ziehen. Zu diesem Zweck nutzt das System, das in diesem Kapitel vorgestellt wird, einen unüberwachten Ansatz, der auf der Latent Semantic Analysis basiert. Auch wenn das Ergebnis dieser Studie zeigt, dass die Unterscheidung von Bedeutungen allein anhand von Web-Snippets schwer zu erreichen ist, so lässt es doch auch erkennen, dass sie eine fruchtbare Quelle deskriptiven Wissens darstellen und dass ihre Extraktion spannende Herausforderungen bereithält. Der zweite Teil erweitert diese erste Studie durch die Nutzung mehrsprachiger Wissensbasen (d.h. Wikipedia), um die möglichen Antworten in eine Rangfolge einzureihen. Allgemein ausgedrückt profitiert sie von Wortassoziationsnormen, die von Sätzen gelernt werden, die über Wikipedia hinweg zu Definitionsmustern passen. Um an der Prämisse festzuhalten, keine Artikel mit Bezug auf eine spezifisches Definiendum zu nutzen, werden diese Sätze anonymisiert, indem der Begriff mit einem Platzhalter ersetzt wird, und die Wortnormen werden von allen Sätzen der Trainingsmenge gelernt, statt nur von dem Wikipedia-Artikel, der sich auf das spezielle Definiendum bezieht. Die Ergebnisse dieser Studie zeigen, dass diese Nutzung dieser Ressourcen ebenfalls vorteilhaft sein kann; speziell zeigen sie auf, dass Wortassoziationsnormen eine kosteneffiziente Lösung darstellen. Allerdings nehmen die Corpusgrößen über andere Sprachen als Englisch deutlich ab, was auf deren Unzulänglichkeit für die Konstruktion von Modellen für andere Sprachen hinweist. Kapitel sechs, weiter hinten, wird spezieller und handelt ausschließlich von der Einordnung von Antwortkandidaten in englischer Sprache in eine Rangfolge. Der Grund dafür, hier Spanisch außer Acht zu lassen, ist die geringe beobachtete Dichte, sowohl in Bezug auf redundante Information im Internet als auch in Bezug auf Trainingsmaterial, das von Wikipedia erworben wurde. Diese geringe Dichte ist deutlich stärker ausgeprägt als im Fall der englischen Sprache und erschwert das Erlernen mächtiger statischer Modelle. Dieses Kapitel präsentiert einen neuartigen Weg, Definitionen zu modellieren, die in n-gram Sprachmodellen verankert sind, die aus der lexikalisierten Darstellung des Abhängigkeitsbaumes des in Kapitel fünf erworbenen Trainingsmaterials gelernt wurden. Diese Modelle sind kontextuell in dem Sinne, dass sie in Bezug auf die Semantikdes Satzes konstruiert werden. Im Allgemeinen können diese Semantiken als unterschiedliche Typen von Definienda betrachtet werden (z.B. Fußballer, Sprache, Künstler, Krankheit und Baum). Diese Studie untersucht zusätzlich die Auswirkungen einiger Eigenschaften (nämlich benannter Entitäten und Part-of-speech-Tags) auf diese Kontextmodelle. Insgesamt sind die Ergebnisse, die mit diesem Ansatz erhalten wurden, ermutigend, insbesondere in Bezug auf eine Steigerung der Genauigkeit des Musterabgleichs. Indes wurde höchstwahrscheinlich experimentell beobachtet, dass ein Trainingscorpus, das nur Positivbeispiele (Beschreibungen) enthält, nicht ausreicht, um perfekte Genauigkeit zu erreichen, da diese Modelle die Charakteristika nicht ableiten können, die für nicht-deskriptiven Inhalt kennzeichnend sind. Für die weitere Arbeit ermöglichen es Kontextmodelle zu untersuchen, wie unterschiedliche Kontexte in Übereinstimmung mit deren semantischen Ähnlichkeiten verschmolzen (geglättet) werden können, um die Leistung zu verstärken. Kapitel sieben wird anschließend sogar noch spezieller und sucht nach der Menge von Eigenschaften, die dabei helfen kann, Beschreibungen von anderen Textarten zu unterscheiden. Dabei sollte beachtet werden, dass diese Studie alle Arten von Beschreibungen berücksichtigt, einschließlich derer, die Definitionsmustern nicht genügen. Dadurch werden Maximum-Entropy-Modelle konstruiert, die auf einen automatisch akquirierten Corpus von großem Umfang aufsetzen, der Beschreibungen von Wikipedia und Nicht-Beschreibungen aus dem Internet umfasst. Grob gesagt werden unterschiedliche Modelle konstruiert, um die Auswirkungen verschiedenerlei Merkmale zu untersuchen: Oberfläche, benannte Entitäten, Part-of-speech-Tags, Chunks und, noch interessanter, von den lexikalisierten Abhängigkeitsgraphen abgeleitete Attribute. Im Allgemeinen bestätigen die Ergebnisse die Effizienz von Merkmalen, die Abhängigkeitsgraphen entnommen sind, insbesondere Wurzelknoten und n-gram-Pfaden. Experimente, die mit verschiedenen Testmengen diverser Charakteristika durchgeführt wurden, legen nahe, dass auch angenommen werden kann, dass Attribute gefunden werden, die sich auf andere Corpora übertragen lassen. Es gibt zwei weitere Kapitel: zwei und drei. Ersteres untersucht unterschiedliche Strategien, das Netz nach deskriptivem Wissen zu durchforsten. Im Wesentlichen analysiert dieses Kapitel einige Strategien, die darauf abzielen, die Trefferquote (den Recall) deskriptiver Sätze

Répondre à des questions à réponses multiples sur le Web

Les systèmes de question-réponse renvoient une réponse précise à une question formulée en langue naturelle. Les systèmes de question-réponse actuels, ainsi que les campagnes d'évaluation les évaluant, font en général l'hypothèse qu'une seule réponse est attendue pour une question. Or nous avons constaté que, souvent, ce n'était pas le cas, surtout quand on cherche les réponses sur le Web et non dans une collection finie de documents.Nous nous sommes donc intéressés au traitement des questions attendant plusieurs réponses à travers un système de question-réponse sur le Web en français. Pour cela, nous avons développé le système Citron capable d'extraire des réponses multiples différentes à des questions factuelles en domaine ouvert, ainsi que de repérer et d'extraire le critère variant (date, lieu) source de la multiplicité des réponses. Nous avons montré grâce à notre étude de différents corpus que les réponses à de telles questions se trouvaient souvent dans des tableaux ou des listes mais que ces structures sont difficilement analysables automatiquement sans prétraitement. C'est pourquoi, nous avons également développé l'outil Kitten qui permet d'extraire le contenu des documents HTML sous forme de texte et aussi de repérer, analyser et formater ces structures. Enfin, nous avons réalisé deux expériences avec des utilisateurs. La première expérience évaluait Citron et les êtres humains sur la tâche d'extraction de réponse multiples : les résultats ont montré que Citron était plus rapide que les êtres humains et que l'écart entre la qualité des réponses de Citron et celle des utilisateurs était raisonnable. La seconde expérience a évalué la satisfaction des utilisateurs concernant la présentation de réponses multiples : les résultats ont montré que les utilisateurs préféraient la présentation de Citron agrégeant les réponses et y ajoutant un critère variant (lorsqu'il existe) par rapport à la présentation utilisée lors des campagnes d'évaluation.Question answering systems find and extract a precise answer to a question in natural language. Both current question-answering systems and evaluation campaigns often assume that only one single answeris expected for a question. Our corpus studies show that this is rarely the case, specially when answers are extracted from the Web instead of a frozen collection of documents.We therefore focus on questions expecting multiple correct answers fromthe Web by developping the question-answering system Citron. Citron is dedicated to extracting multiple answers in open domain and identifying theshifting criteria (date, location) which is often the reason of this answer multiplicity Our corpus studies show that the answers of this kind of questions are often located in structures such as tables and lists which cannot be analysed without a suitable preprocessing. Consequently we developed the Kitten software which aims at extracting text information from HTML documents and also both identifying and formatting these structures.We finally evaluate Citron through two experiments involving users. Thefirst experiment evaluates both Citron and human beings on a multipleanswer extraction task: results show that Citron was faster than humans andthat the quality difference between answers extracted by Citron andhumans was reasonable. The second experiment evaluates user satisfaction regarding the presentation of multiple answers: results show that user shave a preference for Citron presentation aggregating answers and adding the shifting criteria (if it exists) over the presentation used by evaluation campaigns.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

Understanding comparative questions and retrieving argumentative answers

Making decisions is an integral part of everyday life, yet it can be a difficult and complex process. While peoples’ wants and needs are unlimited, resources are often scarce, making it necessary to research the possible alternatives and weigh the pros and cons before making a decision. Nowadays, the Internet has become the main source of information when it comes to comparing alternatives, making search engines the primary means for collecting new information. However, relying only on term matching is not sufficient to adequately address requests for comparisons. Therefore, search systems should go beyond this approach to effectively address comparative information needs. In this dissertation, I explore from different perspectives how search systems can respond to comparative questions. First, I examine approaches to identifying comparative questions and study their underlying information needs. Second, I investigate a methodology to identify important constituents of comparative questions like the to-be-compared options and to detect the stance of answers towards these comparison options. Then, I address ambiguous comparative search queries by studying an interactive clarification search interface. And finally, addressing answering comparative questions, I investigate retrieval approaches that consider not only the topical relevance of potential answers but also account for the presence of arguments towards the comparison options mentioned in the questions. By addressing these facets, I aim to provide a comprehensive understanding of how to effectively satisfy the information needs of searchers seeking to compare different alternatives

Supporting Exploratory Search Tasks Through Alternative Representations of Information

Information seeking is a fundamental component of many of the complex tasks presented to us, and is often conducted through interactions with automated search systems such as Web search engines. Indeed, the ubiquity of Web search engines makes information so readily available that people now often turn to the Web for all manners of information seeking needs. Furthermore, as the range of online information seeking tasks grows, more complex and open-ended search activities have been identified. One type of complex search activities that is of increasing interest to researchers is exploratory search, where the goal involves "learning" or "investigating", rather than simply "looking-up". Given the massive increase in information availability and the use of online search for tasks beyond simply looking-up, researchers have noted that it becomes increasingly challenging for users to effectively leverage the available online information for complex and open-ended search activities. One of the main limitations of the current document retrieval paradigm offered by modern search engines is that it provides a ranked list of documents as a response to the searcher’s query with no further support for locating and synthesizing relevant information. Therefore, the searcher is left to find and make sense of useful information in a massive information space that lacks any overview or conceptual organization. This thesis explores the impact of alternative representations of search results on user behaviors and outcomes during exploratory search tasks. Our inquiry is inspired by the premise that exploratory search tasks require sensemaking, and that sensemaking involves constructing and interacting with representations of knowledge. As such, in order to provide the searchers with more support in performing exploratory activities, there is a need to move beyond the current document retrieval paradigm by extending the support for locating and externalizing semantic information from textual documents and by providing richer representations of the extracted information coupled with mechanisms for accessing and interacting with the information in ways that support exploration and sensemaking. This dissertation presents a series of discrete research endeavour to explore different aspects of providing information and presenting this information in ways that both extraction and assimilation of relevant information is supported. We first address the problem of extracting information – that is more granular than documents – as a response to a user's query by developing a novel information extraction system to represent documents as a series of entity-relationship tuples. Next, through a series of designing and evaluating alternative representations of search results, we examine how this extracted information can be represented such that it extends the document-based search framework's support for exploratory search tasks. Finally, we assess the ecological validity of this research by exploring error-prone representations of search results and how they impact a searcher's ability to leverage our representations to perform exploratory search tasks. Overall, this research contributes towards designing future search systems by providing insights into the efficacy of alternative representations of search results for supporting exploratory search activities, culminating in a novel hybrid representation called Hierarchical Knowledge Graphs (HKG). To this end we propose and develop a framework that enables a reliable investigation of the impact of different representations and how they are perceived and utilized by information seekers

Essential Speech and Language Technology for Dutch: Results by the STEVIN-programme

Computational Linguistics; Germanic Languages; Artificial Intelligence (incl. Robotics); Computing Methodologie

Towards Robust Long-form Text Generation Systems

Text generation is an important emerging AI technology that has seen significant research advances in recent years. Due to its closeness to how humans communicate, mastering text generation technology can unlock several important applications such as intelligent chat-bots, creative writing assistance, or newer applications like task-agnostic few-shot learning. Most recently, the rapid scaling of large language models (LLMs) has resulted in systems like ChatGPT, capable of generating fluent, coherent and human-like text. However, despite their remarkable capabilities, LLMs still suffer from several limitations, particularly when generating long-form text. In particular, (1) long-form generated text is filled with factual inconsistencies to world knowledge and the input prompt; (2) it is difficult to accurately evaluate the quality of long-form generated text; (3) it is difficult to identify whether a piece of long-form text was AI-generated, a task necessary to prevent widespread misinformation and plagiarism. In this thesis I design algorithms aimed at making progress towards these three issues in current LLMs. I will first describe a retrieval-augmented system we built for long-form question answering, to improve factual correctness of long-form generated text. However, a careful empirical analysis reveals issues related to input/output consistency of generated text, and an inherent difficulty in evaluation. I will then describe our model RankGen, which uses large-scale contrastive learning on documents to significantly outperform competing long-form text generation methods to generate text more faithful to the input. Next, I will describe our efforts to improve human evaluation of long-form generation (issue #2) by proposing the LongEval guidelines. LongEval is a set of three simple empirically-motivated ideas to make human evaluation of long-form generation more consistent, less expensive, and cognitively easier for evaluators. Finally, I describe my work on AI-generated text detection (issue #3), and showcase the brittleness of existing methods to paraphrasing attacks I designed. I will describe a simple new AI-generated text detection algorithm using information retrieval, which is significantly more robust to paraphrasing attacks. Finally, I conclude this thesis with some future research directions that I am excited about, including plan-based long-form text generation, and a deeper dive into understanding large language model training dynamics