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
Luận Văn - Báo Cáo
Báo cáo khoa học
Báo cáo khoa học: "Question Answering by Lexical Fabric and External Resources"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Question Answering by Lexical Fabric and External Resources"
Minh Thạc
71
8
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
One of the major challenges in TRECstyle question-answering (QA) is to overcome the mismatch in the lexical representations in the query space and document space. This is particularly severe in QA as exact answers, rather than documents, are required in response to questions. Most current approaches overcome the mismatch problem by employing either data redundancy strategy through the use of Web or linguistic resources. This paper investigates the integration of lexical relations and Web knowledge to tackle this problem. The results obtained on TREC11 QA corpus indicate that our approach is both feasible and effective. . | QUALIFIER Question Answering by Lexical Fabric and External Resources Hui Yang Department of Computer Science National University of Singapore 3 Science Drive 2 Singapore 117543 yangh@comp.nus.edu.sg Tat-Seng Chua Department of Computer Science National University of Singapore 3 Science Drive 2 Singapore 117543 chuats@comp.nus.edu.sg Abstract One of the major challenges in TREC-style question-answering QA is to overcome the mismatch in the lexical representations in the query space and document space. This is particularly severe in QA as exact answers rather than documents are required in response to questions. Most current approaches overcome the mismatch problem by employing either data redundancy strategy through the use of Web or linguistic resources. This paper investigates the integration of lexical relations and Web knowledge to tackle this problem. The results obtained on TREC11 QA corpus indicate that our approach is both feasible and effective. 1 Introduction Open domain Question Answering QA is an information retrieval paradigm that is attracting increasing attention from the information retrieval IR information extraction IE and natural language processing NLP communities AAAI Spring Symposium Series 2002 ACL-EACL 2002 . A QA system retrieves concise answers to open-domain natural language questions where a large text collection termed the QA corpus is used as the source for these answers. Contrary to traditional IR tasks it is not acceptable for a QA system to retrieve a full document or a paragraph in response to a question. Contrary to traditional IE tasks no prespecified domain restrictions are placed on the questions which may be of any type and in any topic. Modem QA systems must therefore combine the strengths of traditional IR and NLP IE to provide an apposite way to answering questions. The QA task in the TREC conference series Voorhees 2002 has motivated much of the recent works focusing on fact-based short-answer questions. Examples of such .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: "Offline Strategies for Online Question Answering: Answering Questions Before They Are Asked"
Báo cáo khoa học: "Question Answering as Question-Biased Term Extraction: A New Approach toward Multilingual QA"
Báo cáo khoa học: "Sentence Dependency Tagging in Online Question Answering Forums"
Báo cáo khoa học: "Metadata-Aware Measures for Answer Summarization in Community Question Answering"
Báo cáo khoa học: "Optimizing Question Answering Accuracy by Maximizing Log-Likelihood"
Báo cáo khoa học: "Query Snowball: A Co-occurrence-based Approach to Multi-document Summarization for Question Answering"
Báo cáo khoa học: "A Graph-based Semi-Supervised Learning for Question-Answering"
Báo cáo khoa học: "You’ve Got Answers: Towards Personalized Models for Predicting Success in Community Question Answering"
Báo cáo khoa học: "Learning foci for Question Answering over Topic Maps"
Báo cáo khoa học: "Do Automatic Annotation Techniques Have Any Impact on Supervised Complex Question Answering?"
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.