Desarrollo de un corpus de entrenamiento para sistemas de búsqueda de respuestas basados en aprendizaje automático

• Autores: Empar Bisbal Asensi, Lidia Moreno Boronat , David Tomás Díaz , José-Luis Vicedo González
• Localización: Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 37, 2006, págs. 59-66
• Idioma: español
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    En este trabajo se describe el desarrollo de un corpus de preguntas y respuestas factuales similares a las utilizadas en las conferencias TREC. Dicho corpus consta de más de 70.000 muestras, cada una de ellas con la siguiente información: una pregunta, el tipo de esa pregunta, la respuesta exacta, el párrafo del que ha sido extraída la respuesta, el documento del que ha sido extraído el párrafo y una etiqueta indicando si la respuesta es correcta (muestra positiva) o no (muestra negativa) en el contexto proporcionado. El corpus desarrollado puede ser utilizado, por ejemplo, para entrenar un clasificador binario que decida de forma automática si la respuesta proporcionada por un determinado sistema es correcta o no. Hasta donde conocemos, éste es el primer corpus que puede ser utilizado para entrenar todos y cada uno de los módulos de un sistema de Búsqueda de Respuestas: clasificación de la pregunta, recuperación de información, extracción de la respuesta y validación de la misma. El proceso para la obtención del corpus ha sido realizado de forma semi-automática.

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    This paper describes the development of an English corpus of factoid TREC-like question-answer pairs. The corpus obtained consists of a set of more than 70,000 samples, containing each one the following information: a question, its question type, an exact answer to that question, the different context levels (sentence, paragraph and document) where the answer occurs inside a document, and a label indicating whether the answer is correct (a positive sample) or not (a negative sample). For instance, this corpus can be used for training a binary classifier in order to decide if a given answer is correct (positive) to the question formulated or not (negative). To our knowledge, this is the first corpus that can be used to train each one of the modules of a trainable Question Answering system: question classification, information retrieval, answer extraction and answer validation. The process carried out to obtain the corpus was semi-automatic.