Vi presenterar en strategi för att fråga expansion i svar hämtning som använder Statistical Machine Translation (SMT) tekniker för att överbrygga den lexikala klyftan mellan frågor och svar. SMT-baserad frågeexpansion görs av i) med hjälp av en full-sentence parafraser för att införa synonymer i samband med hela frågan, och ii) genom att översätta frågetermer till svarstermer med hjälp av en full-sentence SMT modell tränas på frågesvar par. Vi utvärderar dessa globala, sammanhangsmedvetna frågeexpansion tekniker på tfidf hämtning från 10 miljoner frågesvar par extraherade från FAQ-sidor. Experimentella resultat visar att SMT-baserad expansion förbättrar hämtningsprestandan över lokal expansion och över hämtning utan expansion.
I samma utrymme utvecklar REF SMT-baserade sökexpansionsmetoder och använder dem för hämtning från FAQ-sidor.
Statistical Machine Translation for Query Expansion in Answer Retrieval
{'venue': '45th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}