Vi föreslår ett robust svar omrankning modell för icke-faktoida frågor som integrerar lexisk semantik med diskursinformation, driven av två representationer av diskurs: en ytlig representation centrerad kring diskursmarkörer, och en djup en baserad på retorisk strukturteori. Vi utvärderar den föreslagna modellen på två corpora från olika genrer och domäner: en från Yahoo! Svar och ett från biologidomänen, och två typer av icke-faktoida frågor: sätt och förnuft. Vi visar experimentellt att diskursstrukturen för ickefaktoida svar ger information som kompletterar den lexiska semantiska likheten mellan fråga och svar, förbättrar prestanda upp till 24% (relativ) över en toppmodern modell som utnyttjar lexisk semantisk likhet ensam. Vi visar vidare utmärkt domänöverföring av diskursen information, vilket tyder på att dessa diskursen funktioner har allmän nytta av icke-faktoida frågor svar.
Jansen m.fl. REF presenterade ett svar omplaceringsmodell för icke-faktoida frågor som integrerar lexisk semantik med diskursinformation som drivs av två representationer av diskurs.
Discourse Complements Lexical Semantics for Non-factoid Answer Reranking
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}