I detta dokument beskrivs det KeLP-system som deltar i uppgiften SemEval-2016 Community Question Answering (cQA). Utmaningsuppgifterna är modellerade som binära klassificeringsproblem: kärnbaserade klassificeringar tränas på SemEvals datauppsättningar och deras poäng används för att sortera instanserna och producera den slutliga rankingen. Alla klassificeringar och kärnor har implementerats inom den Kernelbaserade Learning Platform som kallas KeLP. Vår primära inlämning rankas först i Subtask A, tredje i Subtask B och andra i Subtask C. Dessa led är baserade på MAP, vilket är den referens utmaning systemet poäng. Vårt tillvägagångssätt överträffar alla andra system med avseende på alla andra utmaningsmått.
Ett undantag är Kelp systemet REF, som var rankad på andra plats i tävlingen.
KeLP at SemEval-2016 Task 3: Learning Semantic Relations between Questions and Answers
{'venue': 'SemEval@NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}