In this paper we propose and evaluate a soft computing-based passage retrieval system for Question Answering Systems (QAS). Fuzzy PR, our base-line passage retrieval system, employs a similarity measure that attempts to model accurately the question reformulation intuition. The similarity measure includes fuzzy logic-based models that evaluate efficiently the proximity of question terms and detect term variations occurring within a passage. Our experimental results using FuzzyPR on the TREC and CLEF corpora show that our novel passage retrieval system achieves better performance compared to other similar systems. Finally, we describe the performance results of OptFuzzyPR, an optimized version of FuzzyPR, created by optimizing the values of FuzzyPR system parameters using genetic algorithms.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00