Discourse-based answering of why-questions Employing RST structure for finding answers to why-questions

This paper presents the work that we have carried out in investigating the purpose of discourse structure for why-question answering (why-QA). We developed a system for answering why-questions that employs the discourse relations in a pre-annotated document collection (the RST Treebank). With this method, we obtain a recall of 53.3% with a mean reciprocal rank (MRR) of 0.662. We argue that the maximum recall that can be obtained from the use of RST relations as proposed in the present paper is 58.0%. If we discard the questions that require world knowledge, maximum recall is 73.9%. We conclude that discourse structure can play an important role in complex question answering, but that more forms of linguistic processing are needed for increasing recall. RÉSUMÉ. Cet article présente la recherche que nous avons réalisée en examinant le but de la structure du discours de réponse aux questions du type pourquoi (why-QA). Nous avons développé un système de réponse aux questions pourquoi qui utilise les relations RST dans une collection de documents pré-annotés (le RST Treebank). En appliquant cette méthode, nous obtenons un rappel de 53,3 % avec une Moyenne du Rang Inverse (MRR) de 0,662. Nous soutenons que le rappel maximum qui puisse être obtenu en utilisant les relations RST est de 58,0 %. En supprimant les questions qui requièrent une connaissance du monde, le rappel maximal serait de 73,9 %. Nous concluons que les structures du discours peuvent jouer un rôle important dans la réponse aux questions complexes, mais que l’augmentation du rappel nécessite davantage de sortes de traitements linguistiques.