Predicción de la respuesta en un sistema de búsqueda de respuesta semántico

Autores
Oyarzun, Matías; Roger, Sandra
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En este articulo se describe un primer prototipo que se ha desarrollado para la tarea de Predicción de la Categoría planteada en el desafío SMART. Este problema se puede plantear como una tarea de clasificación multiclase, pues toma preguntas en lenguaje natural y devuelve la categoría (resource, literal, boolean) a la que pertenecen. Para el entrenamiento, se utilizaron los datasets de DBPedia y Wikidata de los SMART 2020 y 2021. En este prototipo, se entrenaron 4 modelos de aprendizaje automático con distintas combinaciones de los datasets para hallar el más preciso. El mejor modelo, obtuvo una precisión del 97, 2% y 96,8% para los datasets de DBpedia y Wikidata, respectivamente. En ambos casos, se utilizó el clasificador Support-Vector Machines (SVM). Posteriormente, se busca también la construcción de un modelo para la tarea de Predicción del Tipo de Respuesta. Esto permitirá, finalmente, la implementación de un Sistema de Búsqueda de Respuestas eficiente.
Short Paper - Alumnos
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
clasificación de preguntas
aprendizaje automático
SMART
Question Answering
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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