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, Estela Saquete Boró , Rafael Muñoz Guillena , Patricio Martínez Barco
Este artículo presenta una arquitectura multicapa de Búsqueda de Respuestas(BR) que permite mejorar los resultados de los sistemas actuales de BR ofreciendo la posibilidad de procesar preguntas complejas. Esto es, aquellas preguntas cuya respuesta se forma a partir de partes de información obtenidas de diferentes documentos. Concretamente, hemos diseñado una capa específica para procesar diferentes tipos de preguntas temporales. Las preguntas temporales complejas son en un primer paso descompuestas en preguntas simples, de acuerdo a las relaciones temporales expresadas en la pregunta original. De la misma manera, las respuestas de cada pregunta simple son recompuestas, en base a las restricciones temporales impuestas por la pregunta original compleja. Usando esta arquitectura, un sistema de BR Temporal ha sido desarrollado. En este artículo, nos hemos centrado en explicarla última parte de este proceso: la recomposición de las respuestas de las preguntas simples para conseguir la respuesta a la pregunta compleja. Además, esta unidad ha sido evaluada basándonos en la descomposición previa que hizo nuestro sistema del corpus de preguntas TERQAS formado por 124 preguntas temporales. Para obtener las respuestas a las preguntas descompuestas hemos utilizado un sistema de Búsqueda de Respuesta basado en web llamado IONAUT. Nuestro sistema mejora un sistema general contestando un 34% de preguntas más que un sistema de BR genérico.
This paper presents a multilayered Question Answering (QA) architecture suitable for enhancing current QA capabilities with the possibility of processing complex questions. That is, questions whose answer needs to be gathered from pieces of factual information that is scattered in different documents. Specifically, we have designed a specific layer oriented to process the different types of temporal questions. Complex temporal questions are first decomposed into simple questions, according to the temporal relations expressed in the original question. In the same way, the answers of each resulting simple question are recomposed, fulfilling the temporal restrictions of the original complex question. Using this architecture, a Temporal QA system has been developed. In this paper, we have been focused on explaining the last part of this process: the recomposition of the answers to the simple questions to obtain the final answer to the complex question. In addition, this unit has been evaluated using the previous decomposition that our system have made of TERQAS question corpus formed by 124 temporal questions. In order to obtain the answers to the simple questions we have used a general purpose QA system based on Web called IONAUT. Our system improves answering into a 34% of questions compared to a General Purpose QA system.
