Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Kỹ thuật lập trình
Extracting answer in Qa system: Learning based
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Extracting answer in Qa system: Learning based
Thanh Giang
97
5
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
The method involves querying a search engine for web passages that contain the answer to the question, extracting patterns that characterize fine-grained classification for answers. Independent evaluation on a set of questions shows that the proposed approach outperforms a naive keyword based approach. | ISSN:2249-5789 Megha Mishra et al , International Journal of Computer Science & Communication Networks,Vol 2(3), 436-440 Extracting Answer in QA System: Learning Based Megha Mishra1, Vishnu Kumar Mishra2, H.R. Sharma3 1 Research Scholar SOA University 2 Asstt. Professor, BIT Durg 3 Dean R&D, RECT Raipur 1 megha16shukla@gmail.com vshn _mshr@rediffmail.com 3 hrsharmaji@indiatimes.com 2 to handling question analysis for QA systems. In our approach, training-data questions are first analyzed and classified into a set of fine-grained categories of question patterns. Then, the relationships between the question patterns and n-grams in answer passages are discovered by employing a word alignment technique. Finally, the best query transforms are derived by ranking the n-grams which are associated with a specific question pattern. At runtime, the keywords in a given question are extracted and the question is categorized. Then the keywords are expanded according the category of the question. The expanded query is the submitted to a search engine in order to bias the search engine to return passages that are more likely to contain answers to the question. Experimental results indicate the expanded query indeed outperforms the approach of directly using the keywords in the question. Abstract— Converting questions to effective queries is crucial to open-domain question answering systems. In this paper, we present a web-based unsupervised learning approach for transforming a given natural-language question to an effective query. The method involves querying a search engine for web passages that contain the answer to the question, extracting patterns that characterize fine-grained classification for answers. Independent evaluation on a set of questions shows that the proposed approach outperforms a naive keyword based approach. Keywords— Question Answering, Machine Learning, Query Retrieval. I. INTRODUCTION An automated question answering (QA) system receives a user‘s .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Extracting answer in Qa system: Learning based
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.