I detta papper undersöker vi kraften i yttextmönster för öppen-domän frågesvarssystem. För att få en optimal uppsättning mönster har vi utvecklat en metod för att lära sig sådana mönster automatiskt. En taggad corpus är byggd från Internet i en bootstrappning process genom att ge några handgjorda exempel på varje frågetyp till Altavista. Mönster extraheras sedan automatiskt från de returnerade dokumenten och standardiseras. Vi beräknar precisionen för varje mönster, och den genomsnittliga precisionen för varje frågetyp. Dessa mönster tillämpas sedan för att hitta svar på nya frågor. Med hjälp av TREC-10-frågan rapporterar vi resultat för två fall: svar fastställda från TREC-10 corpus och från webben.
I REF föreslogs en metod för att lära sig otypade, förankrade ytmönster för att extrahera och rangordna svar för en viss frågetyp.
Learning Surface Text Patterns For A Question Answering System
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}