Wnioskowanie czasowo-przestrzenne w systemie Question Answering
Loading...
Date
2014-01-10
Authors
Advisor
Editor
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Title alternative
Spatial-temporal reasoning in the Question Answering system
Abstract
W pracy omówiono zastosowanie wnioskowania czasowo-przestrzennego w systemie Question Answering (QA). Wnioskowanie zostało wykorzystane do zrealizowania dwóch zadań: opracowania bazy wiedzy przestrzennej (wykorzystywanej w procesie pozyskiwania odpowiedzi na pytania) oraz opracowania algorytmu odpowiadania na pytania typu tak/nie z aspektem czasowym i przestrzennym. Wnioskowanie zostało zrealizowane za pomocą rachunków RCC5, RCC8 oraz algebry Allena. W procesie zbierania bazy wiedzy przestrzennej wnioskowanie wykorzystano jako główny element algorytmu ujednoznaczniania nazw obiektów (nazwą niejednoznaczną jest np. Poznań, ponieważ istnieją dwie polskie miejscowości o tej nazwie). W procesie odpowiadania na pytania wnioskowanie zostało użyte jako wsparcie powierzchniowych metod przetwarzania języka naturalnego. Opisane w pracy algorytmy zostały zaimplementowane w autorskim prototypie systemu QA działającego w języku polskim. Przeprowadzono ewaluację algorytmów na korpusie pytań testowych. Wyniki eksperymentu ewaluacji potwierdziły istotny wzrost jakości systemu poszerzonego o opracowane algorytmy w porównaniu do wersji systemu bez mechanizmów wnioskowania.
The dissertation describes an implementation of the spatial-temporal reasoning in the Question Answering (QA) system. The reasoning mechanism is used to accomplish two tasks: to acquire the spatial knowledge database (consulted in the process of searching for an answer to a spatial question) and to develop an algorithm for answering to yes/no spatial-temporal questions. The reasoning applies selected constraint calculi, namely: Region Connection Calculus (RCC5, RCC8) and the Allen's algebra. In the process of knowledge acquisition the reasoning is used in order to disambiguate spatial objects names (eg. the name “Poznań” is ambiguous because there exist two Polish localities with such a name). In the answering process the reasoning is used in order to support shallow methods for natural language processing. The algorithms described in the dissertation have been implemented in the prototype of the Polish QA system. The evaluation of the system has been carried out on the test questions corpus. The results of the evaluation prove a significant increase of the quality of the system in which the invented algorithms are incorporated compared to the version of the system with no reasoning mechanisms.
The dissertation describes an implementation of the spatial-temporal reasoning in the Question Answering (QA) system. The reasoning mechanism is used to accomplish two tasks: to acquire the spatial knowledge database (consulted in the process of searching for an answer to a spatial question) and to develop an algorithm for answering to yes/no spatial-temporal questions. The reasoning applies selected constraint calculi, namely: Region Connection Calculus (RCC5, RCC8) and the Allen's algebra. In the process of knowledge acquisition the reasoning is used in order to disambiguate spatial objects names (eg. the name “Poznań” is ambiguous because there exist two Polish localities with such a name). In the answering process the reasoning is used in order to support shallow methods for natural language processing. The algorithms described in the dissertation have been implemented in the prototype of the Polish QA system. The evaluation of the system has been carried out on the test questions corpus. The results of the evaluation prove a significant increase of the quality of the system in which the invented algorithms are incorporated compared to the version of the system with no reasoning mechanisms.
Description
Wydział Matematyki i Informatyki
Sponsor
Keywords
question answering, wnioskowanie jakościowe, qualitative reasoning, wyszukiwanie informacji, information retrieval, ekstrakcja informacji, information extraction, przetwarzanie języka naturalnego, natural language processing