The Web as a Resource for Question Answering: Perspectives and Challenges

The vast amounts of information readily available on the World Wide Web can be effectively used for question answering in two fundamentally different ways. In the federated approach, techniques for handling semistructured data are applied to access Web sources as if they were databases, allowing large classes of common questions to be answered uniformly. In the distributed approach, largescale text-processing techniques are used to extract answers directly from unstructured Web documents. Because the Web is orders of magnitude larger than any human-collected corpus, question answering systems can capitalize on its unparalleled-levels of data redundancy. Analysis of real-world user questions reveals that the federated and distributed approaches complement each other nicely, suggesting a hybrid approach in future question answering systems

A study of the use of natural language processing for conversational agents

Language is a mark of humanity and conscience, with the conversation (or dialogue) as one of the most fundamental manners of communication that we learn as children. Therefore one way to make a computer more attractive for interaction with users is through the use of natural language. Among the systems with some degree of language capabilities developed, the Eliza chatterbot is probably the first with a focus on dialogue. In order to make the interaction more interesting and useful to the user there are other approaches besides chatterbots, like conversational agents. These agents generally have, to some degree, properties like: a body (with cognitive states, including beliefs, desires and intentions or objectives); an interactive incorporation in the real or virtual world (including perception of events, communication, ability to manipulate the world and communicate with others); and behavior similar to a human (including affective abilities). This type of agents has been called by several terms, including animated agents or embedded conversational agents (ECA). A dialogue system has six basic components. (1) The speech recognition component is responsible for translating the user’s speech into text. (2) The Natural Language Understanding component produces a semantic representation suitable for dialogues, usually using grammars and ontologies. (3) The Task Manager chooses the concepts to be expressed to the user. (4) The Natural Language Generation component defines how to express these concepts in words. (5) The dialog manager controls the structure of the dialogue. (6) The synthesizer is responsible for translating the agents answer into speech. However, there is no consensus about the necessary resources for developing conversational agents and the difficulties involved (especially in resource-poor languages). This work focuses on the influence of natural language components (dialogue understander and manager) and analyses, in particular the use of parsing systems as part of developing conversational agents with more flexible language capabilities. This work analyses what kind of parsing resources contributes to conversational agents and discusses how to develop them targeting Portuguese, which is a resource-poor language. To do so we analyze approaches to the understanding of natural language, and identify parsing approaches that offer good performance, based on which we develop a prototype to evaluate the impact of using a parser in a conversational agent.linguagem é uma marca da humanidade e da consciência, sendo a conversação (ou diálogo) uma das maneiras de comunicacão mais fundamentais que aprendemos quando crianças. Por isso uma forma de fazer um computador mais atrativo para interação com usuários é usando linguagem natural. Dos sistemas com algum grau de capacidade de linguagem desenvolvidos, o chatterbot Eliza é, provavelmente, o primeiro sistema com foco em diálogo. Com o objetivo de tornar a interação mais interessante e útil para o usuário há outras aplicações alem de chatterbots, como agentes conversacionais. Estes agentes geralmente possuem, em algum grau, propriedades como: corpo (com estados cognitivos, incluindo crenças, desejos e intenções ou objetivos); incorporação interativa no mundo real ou virtual (incluindo percepções de eventos, comunicação, habilidade de manipular o mundo e comunicar com outros agentes); e comportamento similar ao humano (incluindo habilidades afetivas). Este tipo de agente tem sido chamado de diversos nomes como agentes animados ou agentes conversacionais incorporados. Um sistema de diálogo possui seis componentes básicos. (1) O componente de reconhecimento de fala que é responsável por traduzir a fala do usuário em texto. (2) O componente de entendimento de linguagem natural que produz uma representação semântica adequada para diálogos, normalmente utilizando gramáticas e ontologias. (3) O gerenciador de tarefa que escolhe os conceitos a serem expressos ao usuário. (4) O componente de geração de linguagem natural que define como expressar estes conceitos em palavras. (5) O gerenciador de diálogo controla a estrutura do diálogo. (6) O sintetizador de voz é responsável por traduzir a resposta do agente em fala. No entanto, não há consenso sobre os recursos necessários para desenvolver agentes conversacionais e a dificuldade envolvida nisso (especialmente em línguas com poucos recursos disponíveis). Este trabalho foca na influência dos componentes de linguagem natural (entendimento e gerência de diálogo) e analisa em especial o uso de sistemas de análise sintática (parser) como parte do desenvolvimento de agentes conversacionais com habilidades de linguagem mais flexível. Este trabalho analisa quais os recursos do analisador sintático contribuem para agentes conversacionais e aborda como os desenvolver, tendo como língua alvo o português (uma língua com poucos recursos disponíveis). Para isto, analisamos as abordagens de entendimento de linguagem natural e identificamos as abordagens de análise sintática que oferecem um bom desempenho. Baseados nesta análise, desenvolvemos um protótipo para avaliar o impacto do uso de analisador sintático em um agente conversacional

Event-Based Modelling in Question Answering

In der natürlichen Sprachverarbeitung haben Frage-Antwort-Systeme in der letzten Dekade stark an Bedeutung gewonnen. Vor allem durch robuste Werkzeuge wie statistische Syntax-Parser und Eigennamenerkenner ist es möglich geworden, linguistisch strukturierte Informationen aus unannotierten Textkorpora zu gewinnen. Zusätzlich werden durch die Text REtrieval Conference (TREC) jährlich Maßstäbe für allgemeine domänen-unabhängige Frage-Antwort-Szenarien definiert. In der Regel funktionieren Frage-Antwort-Systeme nur gut, wenn sie robuste Verfahren für die unterschiedlichen Fragetypen, die in einer Fragemenge vorkommen, implementieren. Ein charakteristischer Fragetyp sind die sogenannten Ereignisfragen. Obwohl Ereignisse schon seit Mitte des vorigen Jahrhunderts in der theoretischen Linguistik, vor allem in der Satzsemantik, Gegenstand intensive Forschung sind, so blieben sie bislang im Bezug auf Frage-Antwort-Systeme weitgehend unerforscht. Deshalb widmet sich diese Diplomarbeit diesem Problem. Ziel dieser Arbeit ist zum Einen eine Charakterisierung von Ereignisstruktur in Frage-Antwort Systemen, die unter Berücksichtigung der theoretischen Linguistik sowie einer Analyse der TREC 2005 Fragemenge entstehen soll. Zum Anderen soll ein Ereignis-basiertes Antwort-Extraktionsverfahren entworfen und implementiert werden, das sich auf den Ergebnissen dieser Analyse stützt. Informationen von diversen linguistischen Ebenen sollen daten-getrieben in einem uniformen Modell integriert werden. Spezielle linguistische Ressourcen, wie z.B. WordNet und Subkategorisierungslexika werden dabei eine zentrale Rolle einnehmen. Ferner soll eine Ereignisstruktur vorgestellt werden, die das Abpassen von Ereignissen unabhängig davon, ob sie von Vollverben oder Nominalisierungen evoziert werden, erlaubt. Mit der Implementierung eines Ereignis-basierten Antwort-Extraktionsmoduls soll letztendlich auch die Frage beantwortet werden, ob eine explizite Ereignismodellierung die Performanz eines Frage-Antwort-Systems verbessern kann

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

On the voice-activated question answering

[EN] Question answering (QA) is probably one of the most challenging tasks in the field of natural language processing. It requires search engines that are capable of extracting concise, precise fragments of text that contain an answer to a question posed by the user. The incorporation of voice interfaces to the QA systems adds a more natural and very appealing perspective for these systems. This paper provides a comprehensive description of current state-of-the-art voice-activated QA systems. Finally, the scenarios that will emerge from the introduction of speech recognition in QA will be discussed. © 2006 IEEE.This work was supported in part by Research Projects TIN2009-13391-C04-03 and TIN2008-06856-C05-02. This paper was recommended by Associate Editor V. Marik.Rosso, P.; Hurtado Oliver, LF.; Segarra Soriano, E.; Sanchís Arnal, E. (2012). On the voice-activated question answering. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews. 42(1):75-85. https://doi.org/10.1109/TSMCC.2010.2089620S758542

From Frequency to Meaning: Vector Space Models of Semantics

Computers understand very little of the meaning of human language. This profoundly limits our ability to give instructions to computers, the ability of computers to explain their actions to us, and the ability of computers to analyse and process text. Vector space models (VSMs) of semantics are beginning to address these limits. This paper surveys the use of VSMs for semantic processing of text. We organize the literature on VSMs according to the structure of the matrix in a VSM. There are currently three broad classes of VSMs, based on term-document, word-context, and pair-pattern matrices, yielding three classes of applications. We survey a broad range of applications in these three categories and we take a detailed look at a specific open source project in each category. Our goal in this survey is to show the breadth of applications of VSMs for semantics, to provide a new perspective on VSMs for those who are already familiar with the area, and to provide pointers into the literature for those who are less familiar with the field