Quelles sont les tendances et les innovations actuelles en matière de recherche et développement de systèmes de réponse aux questions?

1 Types et tâches QAS

QAS peut être classé en différents types et tâches en fonction de l’entrée, de la sortie et de la source d’information qu’ils utilisent. Les QA factoïdes sont utilisés pour les questions qui ont une seule réponse factuelle, telles que « Qui est le président de la France? » ou « Quelle est la capitale du Canada? »; Ceux-ci reposent généralement sur des sources de données structurées telles que des bases de données, des graphiques de connaissances ou des tableaux. Les QAS non factoïdes répondent à des questions qui ont des réponses plus complexes, subjectives ou ouvertes, telles que « Pourquoi le ciel est-il bleu? » ou « Quels sont les meilleurs films de 2020? », et utilisent des sources de données non structurées telles que des documents, des pages Web ou des médias sociaux. Les QAS conversationnels engagent un dialogue avec l’utilisateur et répondent aux questions qui dépendent du contexte et de l’historique des conversations. Les SAQ visuels répondent aux questions qui nécessitent des informations visuelles et utilisent des données d’image ou vidéo ainsi que des techniques de vision par ordinateur.

2 Techniques et modèles QAS

QAS peut utiliser diverses techniques et modèles pour traiter les requêtes en langage naturel et générer des réponses, telles que la récupération d’informations (IR), l’extraction d’informations (IE), la compréhension du langage naturel (NLU) et la génération de langage naturel (NLG). L’IR implique de trouver et de classer des documents ou des passages pertinents qui contiennent la réponse à la requête, tandis que IE implique l’extraction d’informations structurées à partir de données non structurées. NLU implique l’analyse et la représentation de la signification et de l’intention de la requête, tandis que NLG implique la production de réponses en langage naturel à partir de données structurées ou non structurées. Ces techniques peuvent utiliser des méthodes telles que la correspondance de mots clés, les modèles d’espace vectoriel, les systèmes basés sur des règles, la reconnaissance d’entités nommées, l’extraction de relations, l’analyse, l’analyse sémantique, la classification de questions, les modèles, les grammaires ou les réseaux neuronaux.

3 Évaluation et mesures QAS

Les SAQ peuvent être évaluées et mesurées par divers critères et mesures qui reflètent leur performance et leur qualité. La précision, par exemple, mesure la fréquence à laquelle le système fournit la bonne réponse à la requête et peut être mesurée par des mesures telles que la précision, le rappel ou le score F1. L’exhaustivité, d’autre part, évalue dans quelle mesure le système couvre la portée et la profondeur de la requête, et peut être mesurée par des mesures telles que la couverture, la diversité ou la pertinence. En outre, la cohérence évalue la cohérence et la logique du système à travers différentes requêtes et contextes, tandis que la fluidité évalue le degré de naturel et de compréhension des réponses du système. Ces critères et mesures peuvent être mesurés par des mesures telles que l’accord, la fiabilité, la lisibilité, la grammaticalité, la validité ou le style.

4 Défis et opportunités du SAQ

Les QAS doivent faire face à une série de défis et d’opportunités qui influencent leur recherche et développement. Il s’agit notamment de la qualité et de la disponibilité des données, de la complexité et de la diversité des requêtes, ainsi que de la génération et de la présentation des réponses. Les données peuvent être rares, bruyantes, biaisées ou incohérentes. Les requêtes peuvent être ambiguës, vagues ou spécifiques. Pour la génération et la présentation des réponses, les SAQ doivent tenir compte des préférences, des attentes et des commentaires de l’utilisateur. La personnalisation, l’adaptation et l’explication sont également des aspects importants qui doivent être abordés.

5 Tendances et innovations QAS

Les SAQ évoluent et s’améliorent constamment avec de nouvelles tendances et innovations pour relever les défis et saisir les opportunités dans ce domaine. L’apprentissage profond, qui implique l’utilisation de réseaux neuronaux et d’autres techniques avancées d’apprentissage automatique pour modéliser des données à grande échelle, peut améliorer les performances QAS dans divers aspects. L’assurance qualité multimodale et multi-sources, qui utilise des données provenant de différentes modalités et sources, peut fournir un raisonnement intermodal ou inter-domaines. Enfin, les SAQ explicables et dignes de confiance peuvent accroître la confiance des utilisateurs en fournissant des explications et des justifications pour les réponses et les actions du système.

6 Voici ce qu’il faut prendre en compte

Il s’agit d’un espace pour partager des exemples, des histoires ou des idées qui ne correspondent à aucune des sections précédentes. Que voudriez-vous ajouter d’autre?