Uma nova abordagem para um sistema
question-answering
O artigo tema desse post é muito rico, por isso vale a pena depois baixar e ler por inteiro. Vou tentar resumi-lo. A maioria dos sistemas de question-answering que utilizam RDF (http://www.w3.org/RDF/) mapeiam a pergunta (linguagem natural) em uma representação de triplas RDF . Dessa forma obtém-se a resposta à pergunta por meio de um consulta a uma base de dados RDF. Alguns dos famosos sistemas que usam essa solução: Aqualog, PowerAqua, NLP-Reduce, FREyA, etc. Será que essa solução funciona em todos os casos?
Essas abordagens são muito boas para os casos em que o significado da consulta pode ser recuperado facilmente.Em muitos outros casos a estrutura semântica original da pergunta não pode ser fielmente capturada usando triplas, como por exemplo a pergunta: "Qual a cidade que tem mais de 3 universidades?". Consultas que usam agregação, filtros com quantidade específicas e intervalares não são fielmente capturados usando triplas.
A proposta desse sistema é gerar templates SPARQL que se aproximem da semântica da pergunta. Por exemplo: Quantos filmes Leonardo Dicaprio estrelou? Pode ser visto na figura 1 um dos templates proposto para a pergunta.
Figura 1
Para chegar no template SPARQL, alguns processos de PLN foram realizados. A arquitetura geral do sistema está ilustrada na Figura 2:
Figura 2
Nesse mesmo artigo fala sobre BOotstrapping linked datA.Você já ouviu falar sobre isso??? Vou preparar um posting sobre isso. até a próxima.
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