Webbsökning utnyttjar allt oftare namngivna enheter som personer, platser, företag, adresser och datum. Entitetsrankning är också av aktuellt intresse för INEX och TREC. Numeriska mängder är en viktig klass av enheter, särskilt i frågor om priser och funktioner relaterade till produkter, tjänster och resor. Vi introducerar Quantity Consensus Queries (QCQs), där varje svar är en snäv kvantitet intervall destilleras från bevis på relevans i tusentals snipper. Entity search and facultoid question svar har gynnats av att samla bevis från flera lovande sippets, men dessa är inte lätt att tillämpa på kvantiteter. Här föreslår vi två nya algoritmer som lär sig att aggregera information från flera snippets. Vi visar att typiska signaler som används i entity ranking, som sällsynthet av frågeord och deras lexical närhet till kandidat storheter, är mycket bullriga. Våra algoritmer lär sig att göra mål och ranka kvantitetsintervall direkt, kombinerar snippet kvantitet och snippet textinformation. Vi rapporterar om experiment med hundratals QCQ med grundsanning tagen från TREC QA, Wikipedia Infoboxes, och andra källor, vilket leder till tiotusentals kandidat sippets och mängder. Våra algoritmer ger ca 20% bättre MAP och NDCG jämfört med de mest kända kollektiva rankare, och är 35% bättre än poäng snippets oberoende av varandra.
Chakrabarti m.fl. aggregerad snippet kvantitet och snippet textinformation från flera informationskällor och föreslog en statistisk metod för att lära sig att poängsätta och rangordna kvantitetsintervaller REF.
Learning to rank for quantity consensus queries
{'venue': 'SIGIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}