文献

J-GLOBAL ID：202102254962615629   整理番号：21A3024064

なぜ質問の回答再ランキングのための言語的特徴の解析【JST・京大機械翻訳】

Analyzing Linguistic Features for Answer Re-Ranking of Why-Questions

著者 (2件)： Breja Manvi (National Institute of Technology, Kurukshetra, India) ,  Kumar Jain Sanjay (National Institute of Technology, Kurukshetra, India)
資料名： Journal of Cases on Information Technology  (Journal of Cases on Information Technology)
巻： 24  号： 3  ページ： 1-16  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3843A  ISSN： 1548-7717  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Why型非ファクトイド質問は曖昧であり,それらの回答の変化を含む。ユーザに対する一つの適切な回答を返すことにおける課題は,適切な回答抽出,再ランク付けおよび検証のプロセスを必要とする。質問に含まれる正確な単語を見つけるよりも,文書の意味と文脈を理解することが必要である。本論文は,この問題を,語彙的,意味的,および文脈的質問依存特徴を調査することによって,この問題に対処して,その幾つかは,質問に関連する回答候補の確率を表現するために,深い学習フレームワークに基づいている。特徴は,特徴重要性に従って,アンサンブルExtraTreesClassifierによって戻されたスコアによって重み付けされる。質問と回答候補の間の特徴類似性の最大値から成る最高ランク回答を見つけて,このように,0.64平均レシプロカルランク(MRR)を達成するために,回答再ランク付けモデルを実行した。さらに,回答候補の回答タイプをマッチングし,ユーザにマッチした回答タイプを持つ最高ランク回答候補を返すことにより,回答を検証した。Copyright 2021 IGI Global All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意味論 ,  学習 ,  *言語 ,  語彙 ,  自然言語処理 ,  等級づけ ,  類似性 ,  曖昧さ ,  単語
準シソーラス用語： 構文 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 回答候補抽出 ,  回答再ランキング ,  文脈 ,  エクストラツリークラシファイア ,  特徴の重要性 ,  語彙構文 ,  自然言語処理 ,  意味論

分類 (3件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 質問 ,  回答 ,  ランキング ,  言語 ,  解析