ASQA: Academia Sinica

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1 ASQA2 Question Answering System on C-C and E-C Subtasks Cheng-Wei Lee, Min-Yuh Day, Cheng-Lung Sung, Yi-Hsun Lee, Tian-Jian Jiang, Chia-Wei Wu, Cheng-Wei Shih, Yu-Ren Chen, Wen-Lian Hsu, Taiwan NTCIR-6 1

2 Outline Overview Major Extensions English Question Classification Answer Filtering with Answer Template Answer Ranking with SCO-QAT Feature Error Analysis Conclusion 2

3 Overview ASQA1 System (NTCIR5) ASQA2 System (NTCIR6) participated in C-C and E-C subtasks ASQA2 focuses on Cross-lingual QA (EC) Syntactic information Global information Post-hoc evaluation of ASQA2 on NTCIR5 test set C-C RU-Accuracy: C-C R-Accuracy:

4 Chinese Question Google Translate English Question ASQA1 ASQA2 System (NTCIR5) (NTCIR6) Chinese Question English Question Processing Processing KE CQC NER EQC Passage Retrieval Lucene Answer Extraction NER Answer Filter EAT Answer Template Answer Ranking Others SCO-QAT NTCIR-6 CLQA CLQA CC CC subtask: R-Accuracy: RU-Accuracy: NTCIR-6 CLQA CLQA EC EC subtask: R-Accuracy: RU-Accuracy: Chinese Answer

5 Outline Overview Major Extensions English Question Classification Answer Filtering with Answer Template Answer Ranking with SCO-QAT Feature Error Analysis Conclusion 5

6 English Question Classification SVM Features for SVM EQC model word bi-gram first word first two words question wh-word question informer question informer bi-gram 6

7 Question Informer for English Questions Answer type informer span (Krishnan et al. 2005) a short (typically 1 3 word) subsequence of question tokens that are adequate clues for question classification How much does an adult elephant weigh? Predicted by a Conditional Random Field (CRF) model Training data set (5,500 questions) UIUC QC dataset (Li and Roth, 2002) Question informer dataset (Krishnan et al., 2005) Features: Word, POS, heuristic informer, Parser Information, Question wh-word, length, position F-score 7

8 Accuracy of English Question Classification by SVM English Question Classification English Question Classification 100% 100% 90% 90% 80% 80% 92.00% 92.00% 88.67% 88.67% 89.33% 89.33% 90.67% 90.67% 86.00% 86.00% 86.67% 86.67% 95.33% 95.33% 95.33% 95.33% 94.00% 94.00% 94.00% 94.00% 70% 70% WB WB+WH WB+WH WB+WH WB+WH WB WB+WH WB+WH WB+WH WB+WH +QIF +QIF+QIFB +QIF+QIFB +QIF +QIF+QIFB +QIF+QIFB +F1+F2 +F1+F2 Top 1 Accuracy (Fine) Top 1 Accuracy (Coarse) Top 1 Accuracy (Fine) Top 1 Accuracy (Coarse) 8

9 Outline Overview Major Extensions English Question Classification Answer Filtering with Answer Template Answer Ranking with SCO-QAT Feature Error Analysis Conclusion 9

10 Answer Filters Answer Filters Answers EAT Answer Template Answers Goal Reducing the number of answers without damaging the upper bound of answer accuracy Improving the performance of answer ranking since unrelated answers are removed EAT (Expected Answer Type) Filter AT-based Filter 10

11 Answer Templates Syntactic patterns for capturing relations between question terms and answers Similar to Surface Patterns used in some QA researches Trained from Question-Answer pairs Gather passages by sending question keywords and the answer But different in some ways: Generated by local sequence alignment Not targeting to a specific question type No bootstrapping 11

12 Generate and Apply Answer Templates 846 QA pairs Template Generation by Sequence Alignment Corpus Template Selection Passages and Answers Answer templates AT-based Filter Template Matching and Relation Construction Answers 12

13 Templates generated by local alignment.. 因 /Cbb/O 台中縣 /Nc/LOC 議長 /Na/OCC 顏清標 /Nb/PER 涉嫌 /VK/O.... 清朝 /Nd/O 台灣 /Nc/LOC 巡撫 /Na/OCC 劉銘傳 /Nb/PER 所 /D/O.. LOC OCC PER (contains only Semantic-tag) 被 /P/O 大陸 /Nc/LOC 國家 /Na/O 主席 /Na/OCC 江民 /Nb/O 形容為 /VG/O.. /COMMA/O 香港 /Nc/LOC 行政 /Na/O 長官 /Na/OCC 董建華 /Nb/PER 近日.. 俄羅斯 /Nc/LOC 男子 /Na/O 選手 /Na/OCC 史莫契柯夫 /Nb/O 在 /P/O.. LOC Na OCC Nb (template contains POS-tag) 由 /P/O 建業 /Nc/O 所長 /Na/OCC 張龍憲 /Nb/PER 擔任 /VG/O 由 /P/O 安侯 /Nb/O 所長 /Na/OCC 魏忠華 /Nb/PER 擔任 /VG/O 由 N 所長 PER 擔任 (template contains paritial POS-tag, word) 在 /P/O 卡達首都 /Nc/LOC 多哈 /D/PER,LOC 舉行 /VC/O 於 /P/O 國父紀念館 /Nc/ORG - 舉行 /VC/O 在 /P/O 國父紀念館 /Nc/ORG 廣場 /Nc/O 舉行 /VC/O P Nc 舉行 (template with don t care - ) Priority of template tag types Word > Semantic-tag > POS-tag 13

14 Template Selection Apply the generated templates to the retrieved passages of training questions If there is a passage of which the matched parts contains the answer and some question key terms (with semantic-tag, Nb, or verb), the template will be retained. 126 answer templates are selected 14

15 Use Answer Templates to Filter Answers Question: 女演員 /OCC 蜜拉索維諾 /PER 獲得 /VJ 奧斯卡 /Nb/ORG 最佳 /A 女配角 /OCC 獎 /Na 是 /SHI 因 /Cbb 哪 /Nep 部 /Nf 電影 /Na Passage 1... 而 /Cbb 奪得 /VC 一九九五 /Neu 奧斯卡 /Nb 最佳 /A 女配角 /OCC 的 /DE 殊榮 /Na Template 1 : VC Neu Nb A OCC - Na Relation 1 : { 奪得 /VC, 奧斯卡 /Nb, 女配角 /OCC} Passage 2 Template 2 : Relation 2 : 蜜拉索維諾 /PER 在 /O/P/O /O/PAR 非強力春藥 /ART /PAR 中 /Ncd... 獲 /VJ 奧斯卡 /Nb 獎 /Na PER P PAR ART PAR DE Na X VJ Nb { 蜜拉索維諾 /PER, 非強力春藥 /ART, 獲 /VJ, 奧斯卡 /Nb} Relation 3 : { 奪得 /VC, 奧斯卡 /Nb, 女配角 /OCC, 蜜拉索維諾 /PER, 非強力春藥 /ART, 獲 /VJ } Only answers found in final relations are retained If there is no answer found in the relations, retain all the answers 15

16 Answer Template Performance NTCIR6 CLQA C-C Question Coverage: 37.3% RU-Accuracy: NTCIR6 CLQA E-C Question Coverage: 25.3% RU-Accuracy:

17 Outline Overview Major Extensions English Question Classification Answer Filtering with Answer Template Answer Ranking with SCO-QAT Feature Error Analysis Conclusion 17

18 Answer Ranking Answer score AnswerScore( ans) = w i feature i i Local features: only use the information in the containing passage Global features: use information from all the returned passages 18

19 SCO-QAT (Sum of Co-occurrence of Question and Answer Terms) SCOQAT ( ans) = c QTermCombination Freq( c, ans) Freq( c) 19

20 SCO-QAT Example Input Question Q : 誰是泰國總理 (Who is the prime minister of Thailand?) Question Terms: 泰國總理 2 Candidate Answers : 乃川, 史柏柴 4 Retrieved Passages = 泰國副總理史柏柴也指責避險基金及投機客加重亞洲金融危機 泰國總理乃川計畫在未來十年中將軍方將領減少四分之三泰國總理乃川今天諭令泰國駐印尼大使館, 若印尼局勢惡化, 應準備撤回泰僑事宜泰國總理乃川已指示駐印尼大使館預先準備撤僑事宜, 並為泰國僑民設立廿四小時不. SCO-QAT( 乃川 ) = F( 乃川, 泰國 )/F( 泰國 )+ F( 乃川, 總理 )/F( 總理 ) + F( 乃川, 泰國, 總理 )/F( 泰國, 總理 ) = ¾ + ¾ + ¾ = 2.25 SCO-QAT( 史柏柴 )= ¼+ ¼+ ¼ =

21 SCO-QAT RU-Accuracy on NTCIR-5 test data NTCIR-5 C-C NTCIR-5 E-C UNTIR lcc DLTG median WMMKS Kwok ASQA SCO-QAT 0 UNTIR WMMKS LTI pirc SCO- QAT 21

22 Outline Overview Major Extensions English Question Classification Answer Filtering with Answer Template Answer Ranking with SCO-QAT Feature Error Analysis Conclusion 22

23 Error Analysis of ASQA2 at NTCIR-6 C-C E-C Answer Ranking (28.6%) Question Classification (19.0%) Time Constraint (15.9%) Others Wrong Translation (37.9%) Answer Ranking (20.4%) Synonym (10.7%) Others 23

24 Conclusion We have successfully built an EC QA system by enhancing the CC version with Google translate and EQC In both C-C and E-C subtasks Syntactic information is helpful (Answer Template) Global information is helpful (SCO-QAT) 24

25 Demo Site 25

26 ASQA2 Question Answering System on C-C and E-C Subtasks Thank You 智慧型代理人系統實驗室, 中央研究院 Intelligent Agent Systems Lab (IASL),, Taiwan 26

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