I detta dokument betraktas problemet med svarsval i svar på gemenskapsfrågor (CQA) som en svarssekvensmärkningsuppgift, och ett nytt tillvägagångssätt föreslås baserat på den återkommande arkitekturen för detta problem. Vårt tillvägagångssätt gäller konvolution neurala nätverk (CNN) för att lära sig den gemensamma representationen av frågeställare par först, och sedan använder den gemensamma representationen som inmatning av det långsiktiga korttidsminnet (LSTM) för att lära sig svarssekvensen av en fråga för att märka den matchande kvaliteten på varje svar. Experiment som genomförts på datasetet SemEval 2015 CQA visar hur effektivt vårt tillvägagångssätt är.
Zhou et al REF föreslog en metod för att välja svar i gemenskapsfrågor svarssystem med hjälp av konvolution neurala nätverk.
Answer Sequence Learning with Neural Networks for Answer Selection in Community Question Answering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}