tailieunhanh - Báo cáo khoa học: "Automatically Mining Question Reformulation Patterns from Search Log Data"

Natural language questions have become popular in web search. However, various questions can be formulated to convey the same information need, which poses a great challenge to search systems. In this paper, we automatically mined 5w1h question reformulation patterns from large scale search log data. | Automatically Mining Question Reformulation Patterns from Search Log Data Xiaobing Xue Univ. of Massachusetts Amherst xuexb@ Yu Tao Univ. of Science and Technology of China v-yutao@ Daxin Jiang Hang Li Microsoft Research Asia djiang hangli @ Abstract Natural language questions have become popular in web search. However various questions can be formulated to convey the same information need which poses a great challenge to search systems. In this paper we automatically mined 5w1h question reformulation patterns from large scale search log data. The question reformulations generated from these patterns are further incorporated into the retrieval model. Experiments show that using question reformulation patterns can significantly improve the search performance of natural language questions. 1 Introduction More and more web users tend to use natural language questions as queries for web search. Some commercial natural language search engines such as InQuira and Ask have also been developed to answer this type of queries. One major challenge is that various questions can be formulated for the same information need. Table 1 shows some alternative expressions for the question how far is it from Boston to Seattle . It is difficult for search systems to achieve satisfactory retrieval performance without considering these alternative expressions. In this paper we propose a method of automatically mining 5w1h question reformulation patterns to improve the search relevance of 5w1h questions. Question reformulations represent the alternative expressions for 5w1h questions. A question Contribution during internship at Microsoft Research Asia 15w1h questions start with Who What Where When Why and How . 187 Table 1 Alternative expressions for the original question Original Question how far is it from Boston to Seattle Alternative Expressions how many miles is it from Boston to Seattle distance from Boston to Seattle Boston to Seattle how long

• Báo cáo khoa học
• Automatically Mining Question
• Reformulation Patterns
• Search Log Data
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball