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

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, li...

Descripción completa

Guardado en:

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Oyarzun, Matías, Roger, Sandra
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2022
Materias:	Ciencias Informáticas clasificación de preguntas aprendizaje automático SMART Question Answering
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/149629
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

id	I19-R120-10915-149629
record_format	dspace
institution	Universidad Nacional de La Plata
institution_str	I-19
repository_str	R-120
collection	SEDICI (UNLP)
language	Español
topic	Ciencias Informáticas clasificación de preguntas aprendizaje automático SMART Question Answering
spellingShingle	Ciencias Informáticas clasificación de preguntas aprendizaje automático SMART Question Answering Oyarzun, Matías Roger, Sandra Predicción de la respuesta en un sistema de búsqueda de respuesta semántico
topic_facet	Ciencias Informáticas clasificación de preguntas aprendizaje automático SMART Question Answering
description	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.
format	Objeto de conferencia Objeto de conferencia
author	Oyarzun, Matías Roger, Sandra
author_facet	Oyarzun, Matías Roger, Sandra
author_sort	Oyarzun, Matías
title	Predicción de la respuesta en un sistema de búsqueda de respuesta semántico
title_short	Predicción de la respuesta en un sistema de búsqueda de respuesta semántico
title_full	Predicción de la respuesta en un sistema de búsqueda de respuesta semántico
title_fullStr	Predicción de la respuesta en un sistema de búsqueda de respuesta semántico
title_full_unstemmed	Predicción de la respuesta en un sistema de búsqueda de respuesta semántico
title_sort	predicción de la respuesta en un sistema de búsqueda de respuesta semántico
publishDate	2022
url	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/149629
work_keys_str_mv	AT oyarzunmatias predicciondelarespuestaenunsistemadebusquedaderespuestasemantico AT rogersandra predicciondelarespuestaenunsistemadebusquedaderespuestasemantico
bdutipo_str	Repositorios
_version_	1764820461747699713

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

Ejemplares similares