Vi presenterar en praktiskt taget oövervakad inlärningsmetod för att producera single-snippet svar på definitionsfrågor i fråga svarssystem som kompletterar Web sökmotorer. Metoden utnyttjar on-line uppslagsverk och ordböcker för att automatiskt generera ett godtyckligt stort antal positiva och negativa definition exempel, som sedan används för att träna en SVM att separera de två klasserna. Vi visar experimentellt att den föreslagna metoden är genomförbar, att den överträffar alternativet att utbilda systemet i frågor och nyheter från TREC, och att den hjälper sökmotorn att hantera definitionsfrågor betydligt bättre.
Författare i REF söker efter enstaka snippet svar på definitionsfrågor genom utnyttjande av lexiska snarare än semantiska mönster.
A Practically Unsupervised Learning Method To Identify Single-Snippet Answers To Definition Questions On The Web
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}