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Generating a Question Answering System from Text Causal Relations
dc.contributor.author | Garrido Merchán, Eduardo César | es-ES |
dc.contributor.author | Puente Águeda, Cristina | es-ES |
dc.contributor.author | Olivas Varela, José Angel | es-ES |
dc.date.accessioned | 2022-04-26T21:31:11Z | |
dc.date.available | 2022-04-26T21:31:11Z | |
dc.date.issued | 01/04/2019 | es_ES |
dc.identifier | 978-3-030-29859-3 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/67886 | |
dc.description | Presentación en congreso | es_ES |
dc.description.abstract | El objetivo de este trabajo es presentar una metodología para la creación de sistemas expertos mediante el procesamiento de textos para responder a las consultas de un sistema de respuesta a preguntas. En trabajos anteriores, hemos mostrado varios algoritmos que pudieron extraer información causal de documentos de texto y resumirla. Estos enfoques extraían conocimiento de información no estructurada, pero la representación realizada no podía procesarse automáticamente para inferir nuevo conocimiento. Los resúmenes generados solo presentan la información en lenguaje natural y, por lo tanto, no pueden procesarse para generar implicaciones complejas. En este artículo presentamos un procedimiento capaz de utilizar este conocimiento para inferir nuevas relaciones causales entre conceptos de forma automática mediante la creación de sistemas expertos a partir de los textos procesados. Estos sistemas expertos contendrán las relaciones causales presentadas en los textos procesados. En esta representación, mediante programación lógica, podemos inferir nuevos conceptos que están implícitos en las relaciones causales. Describimos la metodología, detalles técnicos de la implementación de nuestro sistema de respuesta a preguntas y un ejemplo completo donde se describe su utilidad. | es-ES |
dc.description.abstract | The aim of this paper is to present a methodology for creating expert systems by processing texts in order to respond to the queries of a question answering system. In previous work, we have shown several algorithms that were able to extract causal information from text documents and to summarize it. These approaches extracted knowledge from unstructured information, but the performed representation could not be processed automatically to infer new knowledge. Generated summaries only present the information in natural language, and hence cannot be processed in order to generate complex implications. In this paper, we introduce a procedure capable of using this knowledge in order to infer new causal relations between concepts automatically by creating expert systems from the processed texts. These expert systems will contain the causal relations presented in the processed texts. In this representation, by using logic programming, we can infer new concepts that are implied by causal relations. We describe the methodology, technical details of the implementation of our question answering system and a full example where its usefulness is described. | en-GB |
dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | es-ES | es_ES |
dc.rights | Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada España | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ | es_ES |
dc.source | Descripcion: Congreso Volumen: 11734 Pagina Inicio: 14 Pagina Fin: 25 | es_ES |
dc.title | Generating a Question Answering System from Text Causal Relations | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/other | es_ES |
dc.description.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_ES |
dc.rights.holder | es_ES | |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.keywords | Causalidad | es-ES |
dc.keywords | Causality | en-GB |
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Artículos
Artículos de revista, capítulos de libro y contribuciones en congresos publicadas.