Gemenskapsfrågor som besvaras (cQA) har blivit en viktig fråga på grund av cQA-arkivens popularitet på webben. Detta dokument handlar om problemet med hämtning av frågor. Frågesökning i cQA-arkiv syftar till att hitta de befintliga frågorna som är semantiskt likvärdiga eller relevanta för de frågor som ställs. Problemet med den lexiska klyftan medför emellertid en ny utmaning för frågesökningen i cQA. I detta dokument föreslår vi att lära sig kontinuerliga ordinslag med metadata av kategoriinformation inom cQA-sidor för frågesökning. För att hantera den varierande storleken på ordet inbäddningsvektorer använder vi ramverket av fiskkärna för att aggregera dem i vektorer med fast längd. Experimentella resultat på storskaliga cQA-data från den verkliga världen visar att vårt tillvägagångssätt avsevärt kan överträffa toppmoderna översättningsmodeller och ämnesbaserade modeller för frågesökning i cQA.
Till exempel föreslår REF att lära sig kontinuerliga ordinslag baserade på QA-korpus som innehåller metadata såsom kategoriinformation, och det lärda ordet inbäddning kan användas för frågesökning i CQA-plattformen.
Learning Continuous Word Embedding with Metadata for Question Retrieval in Community Question Answering
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}