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EQueR - Évaluation de systèmes de Question-Réponse
 "Quelle est la voiture la plus chère du monde ?"
Les moteurs de recherche traditionnels renvoient tous les documents jugés pertinents par rapport à la requête, en sélectionnant éventuellement un passage, et c’est à l’utilisateur que revient la tâche d’explorer ces documents afin de trouver la réponse à sa question.
Mais une réponse à des questions précises requiert une analyse plus en profondeur des documents sélectionnés afin d’en extraire l’information pertinente.
A l’intersection de plusieurs domaines
La recherche informatisée de documents pertinents est enrichie par l’intégration de modules de traitement automatique de la langue s’appliquant quel que soit le domaine abordé et possédant une grande couverture linguistique. Cette intégration permet la sélection de passages pertinents reposant sur des critères numériques et aussi sur l’exploitation de traits linguistiques, qu’ils soient de nature syntaxique ou sémantique.
Un troisième domaine trouve alors aussi sa place dans cette problématique, à savoir l’apprentissage automatique, avec l’apprentissage de critères de sélection et de classification d’extraits.
Confronter différentes approches
Alors qu’à l’heure actuelle, les moteurs de recherche documentaire ont tendance à stagner, des avancées en question-réponses profiteront largement à cette activité.
EQueR offre la possibilité de faire collaborer des chercheurs de domaines différents, et de confronter les différentes approches sur un même problème.
En proposant un cadre d’évaluation à des systèmes complets de question-réponse, EQueR offre aussi une opportunité d’évaluer l’apport de modules de différentes natures (moteur de recherche, modules de TAL, etc.) par leur impact sur la tâche complète.
Contacts
Khalid Choukri
Nicolas Moreau
Les participants à EQueR
ELDA / ELRA, Organisateur
Assistance Publique / Hôpitaux de Paris, Sciences et Technologies de l’Information Médicale (STIM)
CEA, Laboratoire d’ingénierie de la connaissance multimédia multilingue (LIC2M)
CISMEF Centre Hospitalier de Rouen
CNRS/Université d’Avignon, Laboratoire d’Informatique d’Avignon (LIA)
CNRS, Laboratoire d’Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l’Ingénieur (LIMSI)
France Telecom R&D, DMI/GRI
Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT)
Sinequa S.A.S.
Synapse Développement
Systal / Pertimm S.A.S.
Université de Neuchâtel, Laboratoire Interfacultaire d’Informatique
Le comité de réflexion d’EQueR
Brigitte Grau, LIMSI - Animatrice
Patrice Bellot, LIA
Michel Benoit, iSmart
Malek Boualem, FranceTelecom RetD
Mohand Boughanem, IRIT
Patrick Constant, Systal
Olivier Ferret, CEA
Martine Hurault-Plantet, LIMSI
Guy Lapalme, RALI
Dominique Laurent, Synapse
Claude de Loupy, Sinequa
Jacques Savoy, Université de Neuchâtel
Pierre Zweigenbaum, STIM
Accès à la zone restreinte ici
Rapport
Un rapport présentant la campagne d’évaluation EQueR-EVALDA dans son ensemble a été produit.
Télécharger la version détaillée (format PDF, 366 Ko)
Pour plus de détails sur les résultats, notamment, veuillez visiter la page EQueR sur le site Technolangue.
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