Vi presenterar en datadriven metod för att generera svar på Twitter status inlägg, baserat på frasbaserad statistisk maskin översättning. Vi finner att kartläggning av konversationsstimulans på svar är svårare än att översätta mellan språk, på grund av det bredare spektrumet av möjliga svar, den större delen av ojämlika ord/fraser, och närvaron av stora fraspar vars inriktning inte kan brytas ned ytterligare. Efter att ha tagit itu med dessa utmaningar jämför vi metoder baserade på SMT och Information Retrieval i en mänsklig utvärdering. Vi visar att SMT överträffar IR på denna uppgift, och dess resultat föredras framför faktiska mänskliga svar i 15% av fallen. Så vitt vi vet är detta det första arbetet med att undersöka användningen av frasbaserad SMT för att direkt översätta en språklig stimulans till ett lämpligt svar.
Ritter m.fl. REF genererade svar baserat på frasbaserad statistisk maskinöversättning baserad på Twitter data.
Data-Driven Response Generation in Social Media
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}