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Arabic factoid Question-Answering system for Islamic sciences using normalized corpora

机译：使用标准化语料库的伊斯兰科学的阿拉伯因果问答系统

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Factoid Question-Answering (QA) Systems were developed to provide an accurate answer to a factoid question expressed in a natural language. The prime knowledge resources for most of factoid QA systems are online databases. However, the unstructured information in these resources rises the complexity of the information retrieval task. In this paper, we aim to develop an Arabic QA system for factoid questions specialized in Islamic sciences as prophetic tradition (Hadith), Hadith narrator and Quran interpretation (Tafsir). In fact, many questions in the Islamic research fields are focusing on Tafsir and Hadith text. In addition, a number of those interrogations focus on the chain of narrators who transmitted the Hadith. Besides, analyzing the narrator profile is considered an important and enquired task in hadith science. Furthermore, the proposed QA system is based on a normalized database specified in Text Encoding Initiative (TEI) standard. To achieve this, we propose a method composed of three phases to retrieve an accurate answer for the user question. The first phase is the question analysis. The second is the information search. The third phase is the answer processing. Besides, we implant the proposed QA system with a graphic interface allowing the interaction with the user. Finally, we experiment our prototype on 100 questions in the theme of Hadith, narrator and Tafsir text. The QA system succeeds to generate accurate responses for 92% of the entered questions.
机译：事实问题答案（QA）系统被开发，以便为以自然语言表达的因子问题提供准确的答案。大多数因素QA系统的主要知识资源是在线数据库。但是，这些资源中的非结构化信息升高了信息检索任务的复杂性。在本文中，我们的目标是开发一个阿拉伯QA系统，以符合伊斯兰科学的对象问题，作为预言传统（Hadith），Hadith叙述者和古兰经解释（Tafsir）。事实上，伊斯兰研究领域的许多问题都专注于Tafsir和Hadith文本。此外，许多审讯专注于传播Hadith的叙述者链。此外，分析叙述者简介被认为是Hadith科学的重要和询问的任务。此外，所提出的QA系统基于文本编码主动（TEI）标准中指定的标准化数据库。为实现这一目标，我们提出了一种由三个阶段组成的方法来检索用户问题的准确答案。第一阶段是问题分析。第二个是信息搜索。第三阶段是答案处理。此外，我们使用允许与用户的交互进行图形界面来植入所提出的QA系统。最后，我们在Hadith，叙述者和Tafsir文本主题中尝试了100个问题的原型。 QA系统成功地为输入问题的92％产生了准确的响应。

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