Métodos de los Sistemas de Pregunta Respuesta

Métodos de los Sistemas de Pregunta Respuesta

Antes de saber cuáles son los Métodos de los Sistemas de Pregunta Respuesta, debes saber qué son los Sistemas de Pregunta Respuesta, y su historia.

Métodos de los Sistemas de Pregunta Respuesta

Los Métodos de los Sistemas de Pregunta Respuesta dependen en gran medida de un buen corpus de búsqueda, ya que sin documentos que contengan la respuesta, es poco lo que puede hacer cualquier Sistema de Pregunta-Respuesta. Por lo tanto, tiene sentido que las colecciones de tamaños más grandes generalmente presten un mejor rendimiento Pregunta-Respuesta, ¿no?

Aun así, hay que tener en cuenta la redundancia de datos en colecciones masivas, como por ejemplo, la web, lo que significa que es probable que parte de la información se exprese de muchas formas diferentes en diferentes contextos y documentos, lo que genera dos beneficios:

  1. Al hacer que la información correcta aparezca en muchas formas, reduce la carga del Sistema de Pregunta-Respuesta para realizar técnicas complejas de PNL para comprender el texto.
  2. Las respuestas correctas se pueden diferenciar de los falsos positivos confiando en que la respuesta correcta aparezca más veces en los documentos que las respuestas incorrectas.

Algunos Sistemas de Pregunta-Respuesta se basan en gran medida en el razonamiento automatizado. Por otro lado, hay una serie de Sistemas de Pregunta-Respuesta diseñados en Prolog, un lenguaje de programación lógica asociado con la inteligencia artificial.

Sistemas de Pregunta-Respuesta de dominio abierto

En la recuperación de información, un Sistemas de Pregunta-Respuesta de dominio abierto tiene como objetivo devolver una respuesta a la pregunta del usuario. La respuesta devuelta es en forma de texto breves en lugar de una lista de documentos relevantes.

El sistema utiliza una combinación de técnicas de lingüística computacional, recuperación de información y representación del conocimiento para encontrar respuestas.

¿Cómo funcionan los Sistemas de Pregunta-Respuesta de dominio abierto?

Primero, ¿Cuál es la pregunta?

El sistema toma una pregunta en lenguaje natural como entrada en lugar de un conjunto de palabras clave, por ejemplo, «¿Cuándo es el día nacional de China?«. Luego, la oración se transforma en una consulta a través de su forma lógica. Tener la entrada en forma de una pregunta en lenguaje natural hace que el sistema sea más fácil de usar, pero más difícil de implementar. Esto se debe a que hay varios tipos de preguntas y el sistema tendrá que identificar la correcta para dar una respuesta sensata. 

Asignar un tipo de pregunta a la pregunta en cuestión, es una tarea crucial, ya que todo el proceso de extracción de respuestas se basa en encontrar el tipo de pregunta correcto y, por lo tanto, el tipo de respuesta correcto.

Segundo, ¿Qué tipo de pregunta es?

La extracción de palabras clave es el primer paso para identificar el tipo de pregunta de entrada. En algunos casos, existen palabras claras que indican directamente el tipo de pregunta, es decir, «Quién», «Dónde» o «Cuántos», estas palabras le dicen al sistema que las respuestas deben ser del tipo «Persona», «Ubicación», o «Número», respectivamente. 

En el ejemplo anterior, «¿Cuándo es el día nacional de China?», la palabra «Cuándo» indica que la respuesta debe ser del tipo «Fecha».

Desafortunadamente, algunas palabras interrogativas como «Cuál», «Qué» o «Cómo» no ofrecen tipos de respuesta claros. Cada una de estas palabras puede representar más de un tipo. En situaciones como esta, se deben considerar otras palabras de la pregunta. Lo primero que debe hacer es encontrar las palabras que puedan indicar el significado de la pregunta. A continuación, se puede utilizar un diccionario léxico como WordNet para comprender el contexto.

Tercero, ¿Dónde está la respuesta?

Una vez que se ha identificado el tipo de pregunta, se utiliza un sistema de recuperación de información para encontrar un conjunto de documentos que contengan las palabras clave correctas. Se puede usar un etiquetador y un fragmento NP / Verb Group para verificar si las entidades y relaciones correctas se mencionan en los documentos encontrados.

Para preguntas como «Quién» o «Dónde», se utiliza un reconocedor de entidad con nombre para encontrar los nombres relevantes de «Persona» y «Ubicación» de los documentos recuperados. Solo se seleccionan los párrafos relevantes para la clasificación.

Se puede utilizar un modelo de espacio vectorial como estrategia para clasificar las respuestas de los candidatos. Lo que hay que hacer es comprobar si la respuesta es del tipo correcto según se determinó en la etapa de análisis del tipo de pregunta. También se puede utilizar una técnica de inferencia para validar las respuestas de los candidatos.

Por último, ¿Cuál es la respuesta correcta?

A continuación, se le da una puntuación a cada uno de estos candidatos. Esta puntación depende de dos factores. Uno de ellos es el número de palabras de pregunta que contiene. El otro es qué tan cerca están estas palabras del candidato, cuanto más y más cerca, mejor.

Luego, la respuesta se traduce en una representación compacta y significativa mediante el análisis sintáctico.

En el ejemplo anterior, la respuesta de salida esperada es «1 de octubre».

Sistemas de Pregunta-Respuesta Matemáticos

En 2018 se publicó un Sistema de Pregunta-Respuesta de código abierto con conciencia matemática basado en Ask Platypus y Wikidata.

El sistema toma una pregunta en idioma natural en inglés o hindi como entrada y devuelve una fórmula matemática recuperada de Wikidata como respuesta. La fórmula resultante se traduce a una forma computable, lo que permite al usuario insertar valores para las variables. 

Los nombres y valores de las variables y las constantes comunes se recuperan de Wikidata si están disponibles. Se ha confirmado que el sistema supera a un motor comercial de conocimiento matemático computacional en un conjunto de pruebas.

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En este artículo, se conocerán cuáles son los métodos que siguen los sistemas de Pregunta Respuesta.
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