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International audienceNotre système de question-réponse MUSCLEF, qui a participé à l’évaluation CLEF en 2004, a été conçu pour fournir des réponses en anglais à des questions posées en français. Il est fondé sur notre système pour l’anglais, QALC, qui a participé à TREC, et y a obtenu de bons résultats quand nous avons combiné plusieurs stratégies. QALC recherchait des réponses dans la collection donnée et sur le WEB. Nous avons gardé ces deux stratégies pour CLEF, à partir des questions traduites. Nous avons aussi géré le multilinguisme en traduisant les termes significatifs tirés des questions et en adaptant QALC pour construire le système MUSQAT. Nous avons combiné les résultats de ces trois recherches pour produire le résultat final et nous montrons l’apport de cette combinaison par rapport aux résultats de chacune des stratégies seules

Trouver des réponses dans le web et dans une collection fermée

National audienceThe task of question answering, as defined in the TREC-11 evaluation, may rely on a Web search. However, this strategy is not a sufficient one, since Web results are not certified. Our system, QALC, searches both the Web and the AQUAINT text base. This implies that the system exists in two versions, each one of them dealing with one kind of resource. Particularly, Web requests may be extremely precise, and still be successful. Relying upon both kinds of search results yields a better ranking of the answers, hence a better functioning of the QALC system.La tâche de réponse à des questions, comme elle se présente dans le cadre de l'évaluation TREC-11, peut déclencher une recherche de la réponse en question sur le Web. Mais cette stratégie, à elle seule, ne garantit pas une bonne fiabilité de la réponse. Notre système, QALC, effectue donc une double recherche, sur le Web et sur la collection de référence AQUAINT. Cela suppose d'avoir deux versions du système, adaptées à ces deux ressources documentaires. En particulier, le Web peut être interrogé avec succès en gardant la question sous une forme extrêmement précise. Le fait de s'appuyer sur des résultats communs à ces deux recherches permet de mieux classer les réponses, et donc d'améliorer la performance du système QALC

Getting reliable answers by exploiting results from several sources of information

International audienceA question-answering system will be more convincing if it can give the user elements concerning the reliability of its propositions. In order to address this problem, we chose to take the advice of several searches. First, we search for answers in a reliable document collection, and second, on the Web. When both sources of knowledge allow the system to find common answers, we are confident with it and boost them at the first places

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International audienceNotre système de question-réponse MUSCLEF, qui a participé à l’évaluation CLEF en 2004, a été conçu pour fournir des réponses en anglais à des questions posées en français. Il est fondé sur notre système pour l’anglais, QALC, qui a participé à TREC, et y a obtenu de bons résultats quand nous avons combiné plusieurs stratégies. QALC recherchait des réponses dans la collection donnée et sur le WEB. Nous avons gardé ces deux stratégies pour CLEF, à partir des questions traduites. Nous avons aussi géré le multilinguisme en traduisant les termes significatifs tirés des questions et en adaptant QALC pour construire le système MUSQAT. Nous avons combiné les résultats de ces trois recherches pour produire le résultat final et nous montrons l’apport de cette combinaison par rapport aux résultats de chacune des stratégies seules

Confronter des sources de connaissances différentes pour obtenir une réponse plus fiable

National audienceA question answering system will be more convincing if it can give the user elements concerning the reliability of its propositions. In order to address this problem, we choose to take the advice of several searches. First, we search for answers in a reliable document collection, and second on the Web. When the two sources of knowledge give the system QALC common answers, we are confident with them and boost them in the first places.La fiabilité des réponses qu'il propose, ou un moyen de l'estimer, est le meilleur atout d'un système de question-réponse. A cette fin, nous avons choisi d'effectuer des recherches dans des ensembles de documents différents et de privilégier des résultats qui sont trouvés dans ces différentes sources. Ainsi, le système QALC travaille à la fois sur une collection finie d'articles de journaux et sur le Web

Answering French Questions in English by Exploiting Results from Several Sources of Information

International audienceOur bilingual QA system MUSCLEF is based on QALC, the monolingual system with which we have participated in the previous TREC, where our best results were obtained when we combined the results of several searches. First, QALC searched a reliable document collection for answers, and second the WEB. We kept this strategy for CLEF, returning two runs. In the first one, we modified QALC so as to handle multilinguality by translating the terms identified in the question. In the second run, we combined the results of the first run with those obtained by first translating the question, then applying the full QALC strategy i.e. searching both the collection and the WEB. The final evaluation confirms the fact that the best results are obtained by combining different sources of information

Trouver des réponses dans le web et dans une collection fermée

National audienceThe task of question answering, as defined in the TREC-11 evaluation, may rely on a Web search. However, this strategy is not a sufficient one, since Web results are not certified. Our system, QALC, searches both the Web and the AQUAINT text base. This implies that the system exists in two versions, each one of them dealing with one kind of resource. Particularly, Web requests may be extremely precise, and still be successful. Relying upon both kinds of search results yields a better ranking of the answers, hence a better functioning of the QALC system.La tâche de réponse à des questions, comme elle se présente dans le cadre de l'évaluation TREC-11, peut déclencher une recherche de la réponse en question sur le Web. Mais cette stratégie, à elle seule, ne garantit pas une bonne fiabilité de la réponse. Notre système, QALC, effectue donc une double recherche, sur le Web et sur la collection de référence AQUAINT. Cela suppose d'avoir deux versions du système, adaptées à ces deux ressources documentaires. En particulier, le Web peut être interrogé avec succès en gardant la question sous une forme extrêmement précise. Le fait de s'appuyer sur des résultats communs à ces deux recherches permet de mieux classer les réponses, et donc d'améliorer la performance du système QALC