Vi presenterar en enkel men kraftfull strategi för icke-faktoida svar omplacering där frågesvar par representeras av concatenated distribuerad representation vektorer och en flerlager perceptron används för att beräkna poängen för ett svar. Trots sin enkelhet, vår strategi uppnår state-of-the-art prestanda på en offentlig datauppsättning av Hur frågor, prestanda system som använder sofistikerade funktioner uppsättningar. Vi tillskriver denna goda prestanda användningen av stycke i stället för ordvektor representationer och användningen av lämpliga data för utbildning dessa representationer.
En enkel rent neural strategi för icke-faktoida svar omplacering i CQAs föreslogs av REF.
This is how we do it: Answer Reranking for Open-domain How Questions with Paragraph Vectors and Minimal Feature Engineering
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}