Selecting answers to questions from Web documents by a robust validation process

International audienceQuestion answering (QA) systems aim at finding answers to question posed in natural language using a collection of documents. When the collection is extracted from the Web, the structure and style of the texts are quite different from those of newspaper articles. We developed a QA system based on an answer validation process able to handle Web specificity. A large number of candidate answers are extracted from short passages in order to be validated according to question and passages characteristics. The validation module is based on a machine learning approach. It takes into account criteria characterizing both the passage and answer relevance at the surface, lexical, syntactic and semantic levels to deal with different types of texts. We present and compare results obtained for factual questions posed on a Web and on a newspaper collection. We show that our system outperforms a baseline by up to 48% in MRR

Methods combination and ML-based re-ranking of multiple hypothesis for question-answering systems

International audienceQuestion answering systems answer correctly to different questions because they are based on different strategies. In order to increase the number of questions which can be answered by a single process, we propose solutions to combine two question answering systems, QAVAL and RITEL. QAVAL proceeds by selecting short passages, annotates them by question terms, and then extracts from them answers which are ordered by a machine learning validation process. RITEL develops a multi-level analysis of questions and documents. Answers are extracted and ordered according to two strategies: by exploiting the redundancy of candidates and a Bayesian model. In order to merge the system results, we developed different methods either by merging passages before answer ordering, or by merging end-results. The fusion of end-results is realized by voting, merging, and by a machine learning process on answer characteristics, which lead to an improvement of the best system results of 19 %

Sélection de réponses à des questions dans un corpus Web par validation

National audienceLes systèmes de questions réponses recherchent la réponse à une question posée en langue naturelle dans un ensemble de documents. Les collections Web diffèrent des articles de journaux de par leurs structures et leur style. Pour tenir compte de ces spécificités nous avons développé un système fondé sur une approche robuste de validation où des réponses candidates sont extraites à partir de courts passages textuels puis ordonnées par apprentissage. Les résultats montrent une amélioration du MRR (Mean Reciprocal Rank) de 48% par rapport à la baseline

Fusion des réponses de systèmes de question-réponses.

National audienceLes réponses données par plusieurs systèmes de questions-réponses proviennent de l’application de stratégies différentes, et de ce fait permettent de répondre à des questions différentes. La combinaison de ces systèmes vise alors à accro\ⁱtre le nombre total de questions résolues. Cet article présente la combinaison de trois systèmes : QAVAL, qui s’appuie sur un module de validation de réponses et deux versions du systèmes RITEL qui s’appuie sur une analyse multi-niveaux appliquée aux questions et aux documents. La fusion des résultats est effectuée de différentes manières : en fusionnant les passages, à la sortie des systèmes par vote ou fusion en tenant compte du poids ou du rang des réponses proposées et par un mécanisme d’apprentissage sur les caractéristiques des réponse