Vi presenterar ett nytt svar summeringsmetod för gemenskap Fråga Svarstjänster (cQA) för att ta itu med problemet med "ofullständigt svar", dvs det "bästa svaret" på en komplex multi-sentence fråga saknar värdefull information som finns i andra svar. För att automatiskt generera en ny och icke-redundant community svar sammanfattning, vi segment den komplexa ursprungliga multi-sentence fråga i flera underfrågor och sedan föreslå en allmän villkorlig Random Field (CRF) baserad svar summering metod med grupp L 1 legalisering. Olika text- och icke-textuella QA-funktioner utforskas. Särskilt utforskar vi fyra olika typer av kontextuella faktorer, nämligen informationsnyhet och icke-redundans modellering för lokala och icke-lokala meningsinteraktioner under frågesegmentering. För att ytterligare frigöra potentialen för de rikliga cQA-funktionerna, introducerar vi grupp L 1 legalisering för funktionsinlärning. Experimentella resultat på en Yahoo! Svar datauppsättning visar att vår föreslagna metod betydligt överträffar state-of-the-art metoder på cQA summering uppgift.
REF presenterade en svarssammanfattningsmetod för komplexa multi-sentence-frågor.
Community Answer Summarization for Multi-Sentence Question with Group L1 Regularization
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}