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RESUME. Dans cet article, nous presentons une discussion sur la definition d'un score de compacite pour permettre l'extraction d'une reponse dans un systeme de Questions/Reponses. Ce score de compacite qui peut etre succinctement decrit comme une fonction liee a la densite des termes de la question dans le voisinage d'une reponse candidate, est presente en detail. Ensuite, une discussion nous amene a envisager une extension de ce score, initialement defini d'un point de vue positionnel, vers un modele probabiliste ; cela afin de mieux prendre en compte des criteres d'importance variable pour les mots de la question. Cette discussion est validee par des experiences ou ce critere d'importance est modelise a l'aide d'un calcul d'IDF (« Inverse Document Frequency »), et nous montrons que nous obtenons des resultats similaires a ceux obtenus lors de notre participation a la campagne d'evaluation EQueR des systemes de Questions/Reponses. ABSTRACT. In this paper, we present an answer extraction algorithm based on a density (" compactness ") score for a question-answering system. This compactness score is first described from a positional point of view. Next, a discussion will bring us to envision an extension of this score towards a probabilistic model in order to better take into consideration question words importance by using theirs Inverse Document Frequencies (IDF). We experiment these positional and probabilistic compactness on a subset (composed by factual questions) of the French question answering campaign EQueR, and show that this IDF extension is worth interest. MOTS-CLES : Systeme de questions reponses, extraction d'une reponse, compacite, IDF, densite, EQueR.

D'une compacité positionnelle à une compacité probabiliste pour un système de Questions / Réponses