方法コミュニティ質問応答アーカイブにおける情報内容をシングルの言語学的特徴と半教師つき学習の活用【Powered by NICT】

Palomera Daniel; Figueroa Alejandro

文献

J-GLOBAL ID：201802224278215010 整理番号：18A0342985

方法コミュニティ質問応答アーカイブにおける情報内容をシングルの言語学的特徴と半教師つき学習の活用【Powered by NICT】

Leveraging linguistic traits and semi-supervised learning to single out informational content across how-to community question-answering archives

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資料名：
巻： 381 ページ： 20-32 発行年： 2017年
JST資料番号： D0636A ISSN： 0020-0255 CODEN： ISIJBC 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

コミュニティ質問応答サイト(例えば,Yahoo!回答)は自身のメンバーによって定式化された自然言語質問の大規模知識ベースとなっている。一方で迅速な回答を提供するために,これらのサイトはそれらの貯蔵所に貯蔵された含有量の最良を余儀なくされている。研究者は,一方では,これらのサービスの多くは情報探索の合流して,重複する社会的ネットワークであることを発見した,一方,これらのプラットフォームに亘る公表されている方法の疑問。,情報手続き的課題である情報回答を期待される可能性が高いが,一方,同コミュニティの他のメンバーとの社会的相互作用における標的情報を持たない方法の疑問。応答の遅れを減少させることによりユーザ経験を強化するために,これらのサービスは,検索とその知識ベースにおける維持量を活性化するために「heartenedである。この目的のために,質問者に提示されるであろうことを保存された回答の新しい標示質問の意図に適合する鍵である。少数方法質問と回答を人手アノテーション付けにより,これらの二つのネットワークの相互作用間の二分を明らかにすることを探索的分析を行った。より正確に,情報目標を有するやすい手続き質問ことを示した以前の知見を確認したが,著者らの解析はまた,それらの回答に拡張し,より顕著な合流を示すことを明らかにした。物質では,情報および情報を持たない回答した質問の末端に関係なく示したする可能性が非常に高いことを見出した。情報を持たない方法含有量から情報を識別することを目的とした二種類の最先端レベル単一ビュー半教師つきアプローチを利用するためのこの標識セットと大量のラベル付けされていない材料を利用した。さらに,著者らの提案したモデルは多種多様な言語学的に動機づけられた特徴,感情解析と係り受け解析だけでなく,名前付きエンティティ認識などのレバレッジを行った。著者らの結果は,形態学的および感情分析から採取し,属性は,半教師つきフレームワークの下で有効であることが証明されことを示した。低アノテーションコストの費用では,これら言語学的に動機づけされた半教師つきモデルについて,設問と回答を分類するための84.25%と74.41%の精度であった。添加では,最適解,すなわち,1で精度の点で4.12%の改善の回復に対するinformational/non情報意図を自動的に検出するの影響を定量化した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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