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RésuméLes systèmes de questions réponses recherchent la réponse à une question posée en langue naturelle dans un ensemble de documents. Certaines questions attendent une réponse d’un certain type, explicité dans la question. La méthode présentée dans cet article vérifie que la réponse renvoyée correspond bien au type cherché. Pour cela elle suit une approche par apprentissage automatique en utilisant trois types de critères. Les premiers sont statistiques et fondés sur la fréquence d’apparition de la réponse avec le type dans un ensemble de documents. Les seconds relèvent de la reconnaissance des entités nommées et les derniers utilisent l’encyclopédie Wikipédia. L’évaluation globale, 80 % de résultats corrects, montre l’intérêt de la méthode.

In open domain question-answering systems, numerous questions wait for answers of an explicit type. The method we present in this article aims at verifying that an answer given by a system corresponds to the given type. This verification is done by combining criteria provided by different methods dedicated to verify the appropriateness between an answer and a type. The first types of criteria are statistical and are based on the frequency of both the answer and the type in documents, other criteria rely on named entity recognizers and the last criteria are based on the use of Wikipedia. The method obtains good results (80%).