Diskussionsforum har utvecklats till en tillförlitlig källa till kunskap för att lösa gemensamma problem. Endast en minoritet av inläggen i diskussionsforumen är dock lösningsposter. Att identifiera lösningsinlägg från diskussionsforum är därför ett viktigt forskningsproblem. I detta dokument presenterar vi en teknik för oövervakad lösning efter identifiering som utnyttjar en hittills outforskad textfunktion, den om lexiska korrelationer mellan problem och lösningar. Vi använder översättningsmodeller och språkmodeller för att utnyttja lexikala korrelationer respektive lösningstecken. Vår teknik är utformad för att inte förlita sig mycket på strukturella funktioner som postmetadata eftersom sådana funktioner ofta inte är enhetligt tillgängliga över forum. Vår klusterbaserade iterative lösningsidentifikationsmetod baserad på EM-formuleringen presterar gynnsamt i en empirisk utvärdering och slår med mycket stor marginal den enda oövervakade lösningsidentifikationstekniken från litteraturen. Vi visar också att vår oövervakade teknik är konkurrenskraftig mot metoder som kräver övervakning, överträffar en sådan teknik bekvämt.
REF, använder översättningsmodeller och språkmodeller för att utnyttja lexiska korrelationer och lösning post tecken respektive.
Unsupervised Solution Post Identification from Discussion Forums
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}