Vi beskriver utformningen och genomförandet av ett frågesvarssystem som kallas QARAB. Det är ett system som kräver frågor om naturligt språk som kommer till uttryck i det arabiska språket och försöker ge korta svar. Systemets främsta kunskapskälla är en samling arabiska tidningstext som hämtats från Al-Raya, en tidning som publicerades i Qatar. Under de senaste åren har informationssökningsgemenskapen attackerat detta problem för engelska med hjälp av vanliga IR-tekniker med endast medelmåttig framgång. Vi tar itu med detta problem för arabiska med hjälp av traditionell informationsinsamling (IR) teknik tillsammans med en sofistikerad Natural Language Processing (NLP) metod. För att identifiera svaret antar vi en nyckelordsmatchningsstrategi tillsammans med matchande enkla strukturer hämtade från både frågan och de kandidatdokument som valts ut av IR-systemet. För att uppnå detta mål använder vi en befintlig tagger för att identifiera riktiga namn och andra viktiga lexiska objekt och bygga lexiska poster för dem i farten. Vi gör också en analys av arabiska frågeformulär och försöker få en bättre förståelse för vilka typer av svar användare finner tillfredsställande. Bristen på studier av verkliga användare har begränsat resultaten i tidigare forskning.
Vissa arabiska system har föreslagits såsom: QARAB REF som är ett QA-system som tar faktaoida arabiska frågor och försöker ge korta svar.
QARAB: A: Question Answering System To Support The Arabic Language
{'venue': 'Workshop On Computational Approaches To Semitic Languages', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}