Question Answer (Q AND A) is a computer science discipline within the fields of information retrieval and natural language processing (NLP), which is concerned with building systems that automatically answer questions posed by humans in a natural language. A QA implementation, usually a computer program, may construct its answers by querying a structured database of knowledge or information, usually a knowledge base. More commonly, QA systems can pull answers from an unstructured collection of natural language documents.

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  • Question Answer (Q AND A) is a computer science discipline within the fields of information retrieval and natural language processing (NLP), which is concerned with building systems that automatically answer questions posed by humans in a natural language. A QA implementation, usually a computer program, may construct its answers by querying a structured database of knowledge or information, usually a knowledge base. More commonly, QA systems can pull answers from an unstructured collection of natural language documents. Some examples of natural language document collections used for QA systems include: * a local collection of reference texts * internal organization documents and web pages * compiled newswire reports * a set of Wikipedia pages * a subset of World Wide Web pages QA research attempts to deal with a wide range of question types including: fact, list, definition, How, Why, hypothetical, semantically constrained, and cross-lingual questions. * Closed-domain question answering deals with questions under a specific domain (for example, medicine or automotive maintenance), and can be seen as an easier task because NLP systems can exploit domain-specific knowledge frequently formalized in ontologies. Alternatively, closed-domain might refer to a situation where only a limited type of questions are accepted, such as questions asking for descriptive rather than procedural information. QA systems in the context of machine reading applications have also been constructed in the medical domain, for instance related to Alzheimers disease * Open-domain question answering deals with questions about nearly anything, and can only rely on general ontologies and world knowledge. On the other hand, these systems usually have much more data available from which to extract the answer. (en)
  • La búsqueda de respuestas, llamado en inglés Question Answering (QA) es un tipo de recuperación de la información. Dada una cierta cantidad de documentos (tales como World Wide Web), el sistema debería ser capaz de recuperar respuestas a preguntas planteadas en lengua natural. QA es observado como un método que requiere una tecnología de Procesamiento de lenguaje natural más compleja que otros tipos de sistemas para la Recuperación de documentos, y, en algunos casos, se le observa como un paso por delante de la tecnología del buscador. Un sistema de question answering es uno de los sistemas más complejos en torno a la recuperación de información. Debemos de tener en cuenta que un sistema basado en el question-answering es mucho más difícil que un sistema normal que se encarga de buscar una información en una cantidad más o menos grande de documentos, ya que estos debe extraer de dichos documentos un fragmento de texto (mínimo) que responda a una pregunta dada en lenguaje natural. Estos sistemas están muy ligados a los buscadores web. Un sistema de question-answering intenta reconocer un amplio rango de tipos de cuestiones, incluyendo hechos, listas, definiciones, cómo, cuándo, dónde, por qué, etc. Dichas búsquedas pueden variar desde pequeñas colecciones de documentos locales, organizaciones internas de documentos, hasta la web entera (o una parte de ella). (es)
  • Les Systèmes de réponse à des questions explorent de nouvelles méthodes de recherche d'information exploitant des requêtes formulées à l'aide du langage naturel et non plus en se fondant uniquement sur des mots clés (comme c'est le cas avec les moteurs de recherches actuels). On peut ainsi imaginer des outils capables de répondre à des requêtes de la forme : « Quelle est la langue la plus parlée en Europe ? » ou « Quand est mort Louis XIV ? ».Le système utilise alors des techniques de traitement automatique des langues afin d'analyser la question et de rechercher une réponse adéquate à l'aide des documents auxquels il a accès. En proposant une suite de documents classés selon l'estimation de leur intérêt, la méthode des moteurs de recherches « classiques » force l'utilisateur à faire lui-même un post-tri des documents pertinents, beaucoup des pages proposées ne répondant pas à la question, étant parfois incohérentes, réparties sur différentes pages, etc. Dans le cas d'un système de réponse aux questions, on cherchera en général à reconstruire une réponse en langage naturel et non pas à proposer à l'utilisateur une (longue) liste de documents. Le système START (en anglais) peut être donné comme exemple de système de réponse aux questions en ligne. Les systèmes de réponse aux questions ont donc 3 buts principaux : 1. * Comprendre les questions en langue naturelle 2. * Analyser la question, quel est son type ? 3. * Quelle est son domaine ? On parlera de question fermée pour une question se portant sur un domaine spécifique (médecine, informatique...), et de question ouverte pouvant porter sur n'importe quoi et pour lesquelles on pourra vouloir faire appel à des systèmes d'ontologies généraux et des connaissances sur le monde. 4. * Trouver les informations 5. * Soit au sein de base de données structurée (base de données spécialisées), soit au sein de textes hétérogènes (recherche sur internet) 6. * Répondre à la question 7. * Que ce soit par une réponse exacte, ou par la proposition de passages susceptibles de contenir la réponse. Ils font pour cela appel à des stratégies issues de plusieurs domaines différents : * la recherche d'information (reformulation des requêtes, analyse de documents, mesure de pertinence) * le traitement automatique du langage naturel (analyse de l'adéquation de la question avec les documents, extraction d'informations, génération de langue pour former la réponse, analyse du discours) * l'interaction homme-machine (modèles d'utilisateurs, présentation des réponses, interactions) * l'intelligence artificielle (mécanismes inférentiels, représentation des connaissances, logique). (fr)
  • 質問応答システム(しつもんおうとうシステム、question answering system)は、自然言語の質問をユーザから自然言語で受けつけ、その解答を返すようなコンピュータソフトウェアのこと。質問応答(英語: question answering、略称:QA)といえば自然言語処理や情報検索における質問応答システムに関する研究分野を指す。解答は基本的に文章や単語の形式で答えることが多い。 質問応答の中で最も基本的なタイプであるFactoid型質問応答システムは、質問文に対して単語で答えるシステムのことを指す。例えば、「マイケルジャクソンは何と呼ばれていた?」という質問に対して「King of Pop」と答えるようなシステムのことである。システムが解答を得るため、検索エンジンや百科辞典などを用いたり、データベースを基にして検索を行うシステムもある。Factoid型質問応答の基本的な処理の流れは、以下のようになる。 1. * 質問文分析(質問文を単語や節など、検索エンジンのクエリに変換する) 2. * 情報検索(ここではAND検索など通常のクエリを投げかけることが多い) 3. * 解答抽出(取得した文章から、解答部分を抽出する) 4. * 解答選択(解答をスコア順に並び替え、表示する) 過去にはIBMが開発した質問応答システムであるワトソンがアメリカのクイズ番組「ジョパディ!」に解答者として挑戦し、人間の解答者に勝利するなど、実用段階に近づいている。海外のサイトでは AskJeeves や WolframAlphaが知られている。 (ja)
  • Nell'information retrieval, il question answering (QA) consiste nel rispondere automaticamente a una domanda espressa in una lingua naturale. Per trovare la risposta a una domanda, un programma di QA può utilizzare una base di conoscenza o una raccolta di documenti in lingua naturale (un corpus quale il World Wide Web o altre collezioni locali). La ricerca nell'ambito del QA cerca di affrontare un ampio spettro di tipi di domande quali: fatti, liste, definizioni, come, perché, ipotetiche, vincolate semanticamente, ecc. Collezioni di ricerca variano da piccoli corpora a raccolte di notizie, al World Wide Web. Si pensa che il QA richieda tecniche di elaborazione del linguaggio naturale più complesse di altri tipi di recupero dell'informazione quali il recupero di documenti. Di conseguenza, i motori di ricerca basati sulla lingua naturale sono a volte considerati i motori di ricerca del futuro. (it)
  • Вопросно-ответная система (QA-система; от англ. QA — англ. Question-answering system) — информационная система, способная принимать вопросы и отвечать на них на естественном языке, другими словами, это система с естественно-языковым интерфейсом. (ru)
  • Question Answering – zadanie automatycznego odpowiadania na pytania zadane w języku naturalnym komputerowi. Żeby znaleźć odpowiedź na pytanie, program komputerowy typu QA może używać wzorców zawartych w bazach danych bądź zbioru materiałów (korpus taki jak strona w sieci www bądź lokalne dokumenty). System powinien radzić sobie z szeroką gamą różnych typów pytań, zarówno prostych, np. what, where, jak i definicji i hipotetycznych. (pl)
  • 問答系統(英语:Question answering),是未來自然語言處理的明日之星。問答系統外部的行為上來看,其與目前主流資訊檢索技術有兩點不同:首先是查詢方式為完整而口語化的問句,再來則是其回傳的為高精準度網頁結果或明確的答案字串。以Ask Jeeves為例,使用者不需要思考該使用甚麼樣的問法才能夠得到理想的答案,只需要用口語化的方式直接提問如「請問誰是美國總統?」即可。而系統在瞭解使用者問句後,會非常清楚地回答「奧巴馬是美國總統」。面對這種系統,使用者不需要費心去一一檢視搜尋引擎回傳的網頁,對於資訊檢索的效率與資訊的普及都有很大幫助。從系統內部來看,問答系統使用了大量有別於傳統資訊檢索系統自然語言處理技術,如自然語言剖析(Natural Language Parsing)、問題分類(Question Classification)、專名辨識(Named Entity Recognition)等等。少數系統甚至會使用複雜的邏輯推理機制,來區隔出需要推理機制才能夠區隔出來的答案。在系統所使用的資料上,除了傳統資訊檢索會使用到的資料外(如字典),問答系統還會使用本體論等語义資料,或者利用網頁來增加資料的豐富性。 截至目前為止,最著名的問答系統應屬IBM的沃森系統。該系統在2011年於Jeopardy節目中,與人類同場較勁,並獲得最後的勝利。 (zh)
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  • Вопросно-ответная система (QA-система; от англ. QA — англ. Question-answering system) — информационная система, способная принимать вопросы и отвечать на них на естественном языке, другими словами, это система с естественно-языковым интерфейсом. (ru)
  • Question Answering – zadanie automatycznego odpowiadania na pytania zadane w języku naturalnym komputerowi. Żeby znaleźć odpowiedź na pytanie, program komputerowy typu QA może używać wzorców zawartych w bazach danych bądź zbioru materiałów (korpus taki jak strona w sieci www bądź lokalne dokumenty). System powinien radzić sobie z szeroką gamą różnych typów pytań, zarówno prostych, np. what, where, jak i definicji i hipotetycznych. (pl)
  • 問答系統(英语:Question answering),是未來自然語言處理的明日之星。問答系統外部的行為上來看,其與目前主流資訊檢索技術有兩點不同:首先是查詢方式為完整而口語化的問句,再來則是其回傳的為高精準度網頁結果或明確的答案字串。以Ask Jeeves為例,使用者不需要思考該使用甚麼樣的問法才能夠得到理想的答案,只需要用口語化的方式直接提問如「請問誰是美國總統?」即可。而系統在瞭解使用者問句後,會非常清楚地回答「奧巴馬是美國總統」。面對這種系統,使用者不需要費心去一一檢視搜尋引擎回傳的網頁,對於資訊檢索的效率與資訊的普及都有很大幫助。從系統內部來看,問答系統使用了大量有別於傳統資訊檢索系統自然語言處理技術,如自然語言剖析(Natural Language Parsing)、問題分類(Question Classification)、專名辨識(Named Entity Recognition)等等。少數系統甚至會使用複雜的邏輯推理機制,來區隔出需要推理機制才能夠區隔出來的答案。在系統所使用的資料上,除了傳統資訊檢索會使用到的資料外(如字典),問答系統還會使用本體論等語义資料,或者利用網頁來增加資料的豐富性。 截至目前為止,最著名的問答系統應屬IBM的沃森系統。該系統在2011年於Jeopardy節目中,與人類同場較勁,並獲得最後的勝利。 (zh)
  • Question Answer (Q AND A) is a computer science discipline within the fields of information retrieval and natural language processing (NLP), which is concerned with building systems that automatically answer questions posed by humans in a natural language. A QA implementation, usually a computer program, may construct its answers by querying a structured database of knowledge or information, usually a knowledge base. More commonly, QA systems can pull answers from an unstructured collection of natural language documents. (en)
  • La búsqueda de respuestas, llamado en inglés Question Answering (QA) es un tipo de recuperación de la información. Dada una cierta cantidad de documentos (tales como World Wide Web), el sistema debería ser capaz de recuperar respuestas a preguntas planteadas en lengua natural. QA es observado como un método que requiere una tecnología de Procesamiento de lenguaje natural más compleja que otros tipos de sistemas para la Recuperación de documentos, y, en algunos casos, se le observa como un paso por delante de la tecnología del buscador. (es)
  • 質問応答システム(しつもんおうとうシステム、question answering system)は、自然言語の質問をユーザから自然言語で受けつけ、その解答を返すようなコンピュータソフトウェアのこと。質問応答(英語: question answering、略称:QA)といえば自然言語処理や情報検索における質問応答システムに関する研究分野を指す。解答は基本的に文章や単語の形式で答えることが多い。 質問応答の中で最も基本的なタイプであるFactoid型質問応答システムは、質問文に対して単語で答えるシステムのことを指す。例えば、「マイケルジャクソンは何と呼ばれていた?」という質問に対して「King of Pop」と答えるようなシステムのことである。システムが解答を得るため、検索エンジンや百科辞典などを用いたり、データベースを基にして検索を行うシステムもある。Factoid型質問応答の基本的な処理の流れは、以下のようになる。 1. * 質問文分析(質問文を単語や節など、検索エンジンのクエリに変換する) 2. * 情報検索(ここではAND検索など通常のクエリを投げかけることが多い) 3. * 解答抽出(取得した文章から、解答部分を抽出する) 4. * 解答選択(解答をスコア順に並び替え、表示する) (ja)
  • Nell'information retrieval, il question answering (QA) consiste nel rispondere automaticamente a una domanda espressa in una lingua naturale. Per trovare la risposta a una domanda, un programma di QA può utilizzare una base di conoscenza o una raccolta di documenti in lingua naturale (un corpus quale il World Wide Web o altre collezioni locali). (it)
  • Les Systèmes de réponse à des questions explorent de nouvelles méthodes de recherche d'information exploitant des requêtes formulées à l'aide du langage naturel et non plus en se fondant uniquement sur des mots clés (comme c'est le cas avec les moteurs de recherches actuels). Le système START (en anglais) peut être donné comme exemple de système de réponse aux questions en ligne. Les systèmes de réponse aux questions ont donc 3 buts principaux : Ils font pour cela appel à des stratégies issues de plusieurs domaines différents : (fr)
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  • Question answering (en)
  • Búsqueda de respuestas (es)
  • Question answering (it)
  • Systèmes de questions-réponses (fr)
  • 質問応答システム (ja)
  • Question Answering (pl)
  • Вопросно-ответная система (ru)
  • 問答系統 (zh)
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