I detta dokument presenteras en ram för automatisk behandling av information från portaler för gemenskapsfrågor (cQA) i syfte att generera en tillförlitlig, fullständig, relevant och koncis sammanfattning som svar på en fråga. Vi utnyttjar metadata som finns i användargenererat innehåll (UGC) till partiska automatiska multi-dokument summering tekniker mot hög kvalitet information. Vi antar en representation av begrepp alternativ till n-gram och föreslår två koncept-scoring funktioner baserade på semantisk överlappning. Experimentella resultat på data från Yahoo! Svaren visar hur effektiv vår metod är när det gäller ROUGE-poäng. Vi visar att informationen i de bästa svaren som röstas fram av användare av cQA-portaler kan kompletteras med vår metod.
I REF föreslogs två koncept med funktioner för att kombinera kvalitet, täckning, relevans och nya åtgärder för svarssammanfattning som svar på en fråga och visade att deras sammanfattande svar utgör ett fast komplement till de bästa svaren som röstades igenom av CQA-användare.
Metadata-Aware Measures for Answer Summarization in Community Question Answering
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}