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Capturing negation in question answering systems

机译:在问答系统中捕获否定

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摘要

This masters thesis will present my research on the world of Negation, as welludas my attempt to apply the Negation Algorithm on a new Question Answeringudsystem which is able to accept negative input in natural language. The aim ofudthis project is to focus on the uses of negation in natural language, and onudthe importance of including negative constructions in Information Retrievaludprocesses, which for the moment treat negation as a nonexisting phenomenonudin natural language.udThe new restricted-domain question answering system is called NotFilms, andudaccepts subject and object questions regarding Movies of 2005. NotFilms readsudthe input in natural language, produces its semantic representation, appliesudthe IR algorithm on the semantic reading, and provides the user with the exactudanswer. It allows the existence of the negative particle ’not’ in the input,udand as long as the input can be semantically represented by the linguistic processesudof the system, it answers both affirmative and negative questions withudthe same efficiency. Results have shown that the linguistic and IR processes ofudthe system can give relevant answers for 75% of the users’ questions.
机译:该硕士论文将介绍我对否定世界的研究,以及我试图将否定算法应用于能够接受自然语言否定输入的新Question Answering udsystem的尝试。该项目的目的是集中于否定性在自然语言中的使用,并强调在信息检索 udprocess中包括否定构造的重要性,该过程目前将否定视为否定现象 udin自然语言。新的受限域问答系统称为NotFilms,并且 udccepts涉及2005年电影的主题和客体问题。NotFilms以自然语言读取 ud输入,产生其语义表示,将IR算法应用于语义读取,并提供用户 udanswer。只要输入可以由系统的语言过程 ud语义表示,它就可以在输入中存在否定粒子“ not”,它以相同的效率回答了肯定性和否定性问题。结果表明,系统的语言和IR过程可以为75%的用户问题提供相关答案。

著录项

  • 作者

    Gavriel Maria;

  • 作者单位
  • 年度 2005
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 {"code":"en","name":"English","id":9}
  • 中图分类

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