Question Answering Systeme

Präsentation zum Thema: "Question Answering Systeme"—  Präsentation transkript:

1 Question Answering Systeme
Vortrag von Alexander Wey

2 Überblick Was sind Question Answering Systeme? TREC-9 QA Task
Ein einfaches Question Answering System FALCON Zusammenfassung Ausblick

3 Was sind Question Answering Systeme ?
liefern Antworten auf natürlich-sprachlich gestellte Fragen selektieren relevante Dokumente einer Wissensbasis durchsuchen die relevanten Dokumente nach möglichen Antworten

4 Was ist „TREC“ ? Text REtrieval Conference wird finanziert vom National Institute of Standards (NIST) und vom U.S. Verteidigungsministerium ermöglicht Vergleichbarkeit von IR Verfahren durch Verwendung gleicher Datenmengen und Bewertungskriterien

5 TREC-9 QA Task 28 Teilnehmer (Forschungsgruppen von Universitäten und aus der privaten Wirtschaft) 3 GB großer Datenkorpus und 693 Test-Fragen wurden den Teilnehmern übergeben Pro Frage sollte eine Liste von 5 Paaren übermittelt werden (Paar bestand aus Id-Nr. und Antwortstring) ; Liste nach Relevanz geordnet. 4 Durchläufe, jeweils zwei 50 und Byte

6 Bewertung Die Listen wurden von unabh. NIST Mitarbeitern überprüft.
Abhängig vom Rang der Antwort wurden die Punkte verteilt. 1/r Punkte, wobei r der Rang der richtigen Antwort sei. Gesamtergebnis aufgeteilt in „unsupported“ und supported“

7 QA Strategie Im 1. Schritt wird der Antwort-Typ einer Frage ermittelt.
Im 2. Schritt wird aus allen Dokumenten ein kleiner Ausschnitt selektiert. Um passende Einträge (die vom gleichem Typ sind wie die Antwort) zu finden, wird dieser Ausschnitt mit einem Parser durchlaufen.

8 Ein einfaches QA System
entwickelt von Cooper & Rüger der Imperal College of Science, Technology and Medicine , London Geschrieben in Perl und verwendet : CMU Link Parser WordNet REX System für XML Parsing Managing Gigabyte Suchmaschine

9 Vorbereitung der Daten
Um die Rohdaten der Dokumente zu erhalten entfernte man die SGML (Standard Generalized Markup Language) – Zeichen $ und £ Zeichen wurden durch die Wörter dollar und pounds ersetzt. Die “rohen” Dokumente wurden in Paragraphen aufgeteilt.

10 Verarbeitung einer Frage

11 Sentence Splitter & Tokenizer
markiert die Satzenden, durch Suche nach Fragezeichen, Ausrufezeichen und Punkten. Punkt => wirklich Satzende ? tokenizer – Modul zerlegt die Frage in ihre einzelnen Bestandteile auf Wörter, welche Ziffern enthalten werden ebenfalls zerlegt, Bsp. pounds20m -> 3 Tokens : pounds, 20, m

12 Link Parser analysiert die syntaktische Struktur der Frage
hängt den Ableitungsbaum an das Ergebnis des „sentence splitter & tokenizer“ an. <sentence><t n=“1“>How</t> <t n=“2“>far</t> <t n=“3“>away</t> <t n=“4“>is</t> <t n=“5“>the</t> <t n=“6“>moon</t> <t n=“7“> ?</t><parse><pos n=“2“ pos=“a“/><pos n=“4“ pos=“v“/><pos n=“6“ pos=“n“/><link name=“Xp” l=“0“ r=“7“/><link name=“Wq“ l=”0” r=”2”/><link name=”PF” l=”2” r=”4”/><linke name=”MVp” l=”2” r= “3”/><link name=”Sis” l=”4” r=”6”/><link name=”Ds” l=”5” r=”6”/><link name=”RW” l=”7” r=”8”/></parse></sentence>

13 Question Focus (1) Wort oder Satzteil der Frage, welches ein Indiz für den Antworttyp sein könnte Bei manchen leichter bei anderen Fragen schwieriger Antworttyp einer „what“ Frage benötigt weiteres Wort (question focus) z.B. „What time is the train arriving?“ Das erste Substantiv der Frage wird als „question focus“ festgelegt

14 Question Focus (2) Bei unserer Beispielfrage wird das Wort „moon“ als question focus gewählt. <questionFocus><t n=„6“>moon</t></questionFocus>

15 Answer Type (1) legt den Antworttyp mit Hilfe des „question focus“ fest. Schwachpunkt des Systems : Bei „who“ Fragen wird angenommen, dass immer nach einer Person gesucht wird Gegenbeispiele : „Who won the Premiership?“ (Fussballverein gesucht) „Who beat Fred in the 100 m?“ (Liste von Läufern) „Who beat England in the relay?“ (mehrere Länder)

16 Answer Type (2) Zusätzliche Synonyme können die Ermittlung des richtigen Antworttyps vereinfachen. Synonyme können mittels WordNet gefunden werden. Für die Beispielfrage „How far away is the moon?“ wird das Wort length hinzugenommen : <answerType t=„length“/>

17 Übersicht Antworttypen
Fragewort Antworttyp When time Where place Why reason Describe description Define definition Who, whom person What, which, name Mittels question focus… How Wort nach „how“

18 Keyword Extraction Einzelne Wörter der Frage werden mit speziellen Kategorien kommentiert Dies geschieht an Hand von Listen, in denen Namen von Personen, Plätzen, etc. und deren zugehörige Kategorie steht London hört z.B. zur Kategorie „city“ Das Token „London“ wird kommentiert : <aCity>London</aCity>

19 Paragraph Retrieval via MG
Der Datenkorpus wird mit der Managing Gigabyte Suchmaschine und der aufgearbeiteten Frage durchsucht. Man erhält einen Ausschnitt von Dokumenten (Paragraphen), in denen die Antwort vermutet wird. Problem : Zu wenig oder zu viele Dokumente ?

20 Candidate Answer Extraction
markiert Stellen im Text, welche Antworten sein könnten Synonyme des Antworttyps werden mittels WordNet gefunden. Mit der Disjunktion der Synonyme erstellt man einen regulären Ausdruck und vergleicht diesen mit dem Text

21 Ausnahmen Antworttyp „person“ Antworttyp „description“
zuviele Synonyme , z.B. consumer, creator Antworttyp „description“ zu schwer um hiermit die passenden Stellen zu finden Annahme : zwischen Komma und Punkt steht eine Beschreibung Antwortyp „length“ zu viele Antwortkandidaten

22 Answer Scoring (1) Beschreibung Heuristik score_comma_3_word
Folgt nach einem Antwortkandidaten ein Komma, so werden die 3 Wörter nach dem Komma, welche auch in der Frage auftauchen gezählt score_punctuation 1 Punkt, wenn nach dem Antwortkandidat ein Punkt folgt (sonst 0 Punkte) score_same_sentence # Wörter, welche sowohl in der Frage als auch beim Antwortkandidaten in einem Satz stehen

23 Answer Scoring (2) Heuristiken sind untereinander unabhängig.
Score_description_before Gilt nur für den Antworttyp „description“. Berechnet die Anzahl der Wörter die vor einem Antwortkandidaten stehen Score_description_in #Wörter die im Antwortkandidaten stehen Heuristiken sind untereinander unabhängig. Jeder Antwortkandidat wird ein Paar (id, score) zugeordnet

24 Answer Weighting Heuristik Gewichtung score_comma_3_word 1.2
score_punctuation 1.1 score_same_sentence 1.0 score_description_before 2.0 score_description_in

25 Answer Ranking Antwortkandidaten werden Duplikate werden gelöscht.
aus den Dokumenten kopiert nach Gewicht sortiert einem Rang zugeordnet Duplikate werden gelöscht.

26 Zusammenfassung & Leistung
Um relevante Dokumente zu finden ermittelt man den Antworttyp und sucht passende Keywords Textstellen werden markiert, welche Antworten sein könnten Die Güte eines Antwortkandidaten wird bewertet. Das einfache QA System konnte bis zu 39 % der Fragen beantworten.

27 FALCON Southern Methodist University, Dallas
Bestes Ergebnis im TREC-9 QA Task 58% der Fragen im 50-Byte Durchlauf beantwortet 76% der Fragen im 250-Byte Durchlauf beantwortet geht auf die umformulierten Fragen ein Richtigkeit der Antwort wurde an Hand der semantischen Form und logischen Form der Frage und Antwort überprüft.

28 Aufbau des Falcon Systems

29 Strategien des Falcon Systems
Bisher gestellte Fragen und Antworten werden abgespeichert (cached answers) Relevante Dokumente werden mittels „boolean retrieval“ selektiert Antworttyp wird zusätzlich mit Hilfe der semantischen Form der Frage ermittelt Dasselbe Problem, wie beim einfachen QA System : zu wenige, oder zu viele relevante Dokumente  Verfeinerung der Suche

30 Verfeinerung der Antwortsuche

31 Morphologische & lexikalische Alternativen
Mit WordNet werden alle morphologischen Ableitungen eines Schlüsselwortes gesucht Bsp : „Who invented the paper clip?“ morphologische Ableitungen des Wortes invented : inventor, invent Mit WordNet werden Synonyme und andere Beschreibungen für ein Wort gesucht. Bsp : „Who killed Martin Luther King?“ Hier wurde das Wort „assasin“ als Schlüsselwort hinzugefügt, da es ein Synonym für killer ist.

32 Semantische Alternativen
Auch hier mit der Hilfe von WordNet „liking better“ dieselbe Bedeutung wie „prefer“ Bsp : „Where do lobsters like to live ?“ Konnte mit Hilfe des Schlüsselworts „prefer“ beantwortet werden.

33 Semantische Form einer Frage
Mit dem „new statistical parser“ von Collins wird ein Ableitungsbaum erstellt. Hieraus kann leicht die semantische Form einer Frage (bzw. Antwort) erstellt werden.

34 Erstellung der semantischen Form
Substantive, Verben, Adjektive und Adverbien werden als non-skipnodes bezeichnet, alle anderen Blätter werden als skipnodes bezeichnet An Hand einer Regel erhält Vaterknoten die Bezeichnung eines Sohnes Vaterknoten wird mit allen anderen „non-skipnodes“ verknüpft. Non-skipnodes hier : astronaut, walk, space

35 Logische Form einer Frage
Transformation der semantischen Form in eine logische Form geschieht mit dem Programm Tacticus (von Jerry R. Hobbs)

36 Zusammenfassung QA Systeme arbeiten meist in 2 Schritten :
1. Schritt : Suchen der relevanten Dokumente 2. Schritt : Suchen der Antwort in diesen Dokumenten Mit Hilfe semantischen Wissens konnte FALCON bis zu 76% der Fragen richtig beantworten

37 Ausblick Beantwortung komplexerer Fragen
Benutzerfreundlichere Suchmaschinen Dialogsysteme zur Beantwortung faktischer Fragen

38 Quellenangabe Overview of the TREC-9 Question Answering Track, Ellen M. Voorhees, National Institute of Standards an Technology, Gaithersburg. A Simple Question Answering System. Richard J Cooper and Stefan M Rüger, Departement of Computing, Imperial College of Science, Technology and Medicine, 180 Queen‘s Gate, London. Falcon : Boosting Knowledge of Answering Engines. S. Harabagiu, D. Moldovan, M. Pasca, R. Mihalcea, M. Surdeanu, R. Bunescu, R. Girju, V. Rus, P. Morarecsu, Departement of Computer Science and Engineering, Southern Methodist University, Dallas

39 Vielen Dank für die Aufmerksamkeit und frohe Weihnachten !