Vraag beantwoorden

Question Answering, meestal QA genoemd, is een computerwetenschappelijke activiteit waarbij een computersysteem automatisch vragen beantwoordt die in natuurlijke taal worden gesteld. Het is een soort AI-technologie die gebruikers directe en precieze antwoorden op hun vragen probeert te geven, zodat ze de best mogelijke referentie-informatie krijgen.

QA systemen werken door het verwerken van tekst in natuurlijke taal om de betekenis van de zin te bepalen, terwijl de belangrijke gegevens eruit worden gehaald. Deze geëxtraheerde informatie wordt vervolgens gekoppeld aan de kennis van het systeem samen met een handmatig opgebouwde rule base om het beste antwoord te bepalen. De gegenereerde antwoorden kunnen bestaan uit een enkel woord, een zin of een alinea.

Vraagbeantwoordingssystemen bestaan meestal uit twee hoofdcomponenten. De eerste is natuurlijke taalverwerking (NLP), dat is het vermogen om zinnen en woorden te begrijpen zoals ze worden gebruikt in alledaagse taal. De tweede component is het onderliggende Natural Language Understanding (NLU), een technologie die zich bezighoudt met redeneren en het dieper begrijpen van de taal.

Naast deze componenten heeft een QA systeem meestal een kennisbank of dataset waaruit het antwoorden haalt. Deze kennisbank moet handmatig worden voorbereid door een AI-expert om de nauwkeurigheid en relevantie te garanderen. De kennisbank wordt gebruikt om patronen in taalgebruik en relaties tussen woorden te herkennen om antwoorden op vragen te kunnen geven.

Het beantwoorden van vragen wordt op verschillende gebieden gebruikt, waaronder computerwetenschap, cyberbeveiliging, geneeskunde, financiën en klantenservice. Het is een krachtig hulpmiddel dat gebruikers met minimale inspanning kan voorzien van nauwkeurige en actuele informatie. QA technologie wordt steeds meer gebruikt op het web omdat het de kwaliteit van gesprekken kan verbeteren en zoekresultaten efficiënter kan maken.