RECUPERACIÓN Y ORGANIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN

Métodos QA

Un sistema de Question-Answering es muy dependiente de un buen motor de búsqueda que se encargue de seleccionar documentos que contengan la respuesta. Parece que el rendimiento sea mejor según crezcan las colecciones de documentos disponibles. Esto se cumplirá a menos que el dominio de la cuestión sea ortogonal al de la colección. La noción de redundancia de datos en colecciones masivas, como la Web, significa que es probable que parte de la información este en varios sitios, contextos y documentos distintos. Esto tiene dos beneficios, se reduce la carga de los sistemas de procesamiento de lenguaje natural, y que podemos considerar las respuestas correctas como aquellas que aparecen más veces.Podemos hacer una diferenciación entre dos métodos distintos profundidad o anchura: En profundidad se utilizan varios métodos para localizar fragmentos de texto de documentos para después filtrarlos basándose en la presencia de la respuesta deseada. Finalmente, esas respuestas se ordenan basándose en diferentes criterios. Sin embargo, en los casos en los que la reformulación de la pregunta no es suficiente, se deben usar métodos basados en información lingüística mas allá del nivel de las palabras para ello se realiza un análisis semántico y contextual. Estos sistemas suelen incluir sistema de gestión del conocimiento representados en ontologías, como WordNet o SUMO.