Búsqueda de respuestas multilingüe: clasificación de preguntas en español basadas en aprendizaje

• Fernando Martínez Santiago ^[1] ; Arturo Montejo Ráez ^[1] ; Luis Alfonso Ureña López ^[1] ; Miguel Ángel García Cumbreras ^[1]
  1. [1] Universidad de Jaén

     Universidad de Jaén

     Jaén, España

     
• Localización: Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 34, 2005, págs. 31-40
• Idioma: español
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  • español

    Este artículo presenta un sistema de clasificación de preguntas en español basado en aprendizaje, utilizando colecciones en inglés y diversas máquinas de traducción online como recursos de traducción de la pregunta original en español al inglés. En este estudio se mide de forma cuantitativa la bondad de cuatro traductores automáticos para la pareja de idiomas español-inglés, comparando los resultados obtenidos para las preguntas originales en inglés con los obtenidos de cada una de las traducciones. El sistema se ha implementado de forma modular utilizando varios métodos de aprendizaje tales como LibSVM, Bayesian Logistic Regresalon o PLAUM. En la tarea de clasificación de preguntas se demuestra que la pérdida de precisión debida a la traducción automática es moderada, situandose entorno a un 5%.

  • English

    This paper presents an Spanish question classi¯cation system based on machine learning, that uses English collections, di®erent online machine translators and other NLP English resources. The original Spanish questions are translated into English. Four machine translators are evaluated in terms of precision and the results are compared with the result obtained by using original English questions. Our system has been developed into separated modules and we have tested several machine learning methods, such as LibSVM, Bayesian Logistic Regression or PLAUM. The obtained results show that these online machine translators, used for the language pair Spanish-English, and for the query translation task in a multilingual question answering system, work well. It is showed that the loss of precision because of the machine translation, in a question classification task, is reasonable, around 5 %