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.
Nyligen använde REF statistisk maskinöversättning för frågeexpansion och tog ett steg mot att överbrygga den lexiska klyftan mellan frågor och svar.
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']}