I detta dokument behandlas problemet med klassificering av kommentarer i gemenskapsfrågor. Efter den senaste tekniken närmar vi oss uppgiften med en global slutledningsprocess för att utnyttja informationen från alla kommentarer i svarstråden i form av en helt ansluten graf. Vårt bidrag består av två nya gemensamma lärandemodeller som är on-line och integrerar slutsatser i lärandet. Den första lär sig gemensamt två nod-och kantnivå MaxEnt klassificerare med stokastisk lutning nedstigning och integrerar inferenssteget med loopy trosförökning. Den andra modellen är ett exempel på fullt anslutna parvisa CRF (FCCRF). FCCRF-modellen överträffar betydligt alla andra metoder och ger de bästa resultaten hittills. Viktiga faktorer för dess framgång är den globala normaliseringen och en ising-liknande kantpotential.
REF närmade sig uppgiften med en global slutledningsprocess för att utnyttja informationen från alla svar i frågetråden i form av en helt ansluten graf.
Joint Learning with Global Inference for Comment Classification in Community Question Answering
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}