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Dissertation zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-16446
URL: http://scidok.sulb.uni-saarland.de/volltexte/2008/1644/


Using language models in question answering

Über die Benutzung von Sprachmodellen in der Fragebeantwortung

Merkel, Andreas

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SWD-Schlagwörter: Mechatronik , Linguistische Datenverarbeitung , Sprachstatistik , Information Retrieval , Information-Retrieval-System , Semantic Web
Freie Schlagwörter (Deutsch): Frage-Antwort-System
Freie Schlagwörter (Englisch): language models , SLM , question answering , question classification , sentence retrieval
Institut: Fachrichtung 7.4 - Mechatronik
Fakultät: Fakultät 7 - Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät II
DDC-Sachgruppe: Informatik
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Klakow, Dietrich (Prof. Dr.)
Sprache: Englisch
Tag der mündlichen Prüfung: 14.07.2008
Erstellungsjahr: 2008
Publikationsdatum: 28.07.2008
Kurzfassung auf Englisch: In this thesis, we describe a language model based approach to parts of a complete Question Answering (QA) system. It includes the processing of the natural language query as well as the retrieval of relevant documents, passages and sentences.
The results show that the language model based modules in our QA system perform equally well or even better than current state-of-the-art systems. Due to the heavy use of fast statistical algorithms the main advantage of our system is an efficiency gain compared to the slower deep analysis linguistic methods used in other approaches. A second benefit of using language models is the ability to train them for new languages.
Kurzfassung auf Deutsch: In dieser Doktorarbeit wird ein Ansatz basierend auf statistischen Sprachmodellen für verschiedene Bestandteile eines kompletten Fragebeantwortungssystems beschrieben. Dies beinhaltet die Verarbeitung der
natürlichsprachlichen Suchanfrage sowie die Suche nach relevanten Dokumenten, Textabschnitten und Sätzen.
Die Ergebnisse der Arbeit zeigen, dass sprachmodellbasierte Methoden genauso gut oder sogar noch besser funktionieren, als derzeitige, moderne Systeme. Ein wesentlicher Vorteil des beschriebenen Systems liegt in der Nutzung schneller, statistischer Algorithmen gegenüber den vergleichsweise langsamen, tiefen linguistischen Analysen anderer Ansätze.

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