Underspecificerade frågor är vanliga i vertikala sökmotorer, vilket leder till stora resultatuppsättningar som är svåra för användare att navigera. I detta dokument visar vi att vi automatiskt kan vägleda användare till deras målresultat genom att engagera dem i en dialog bestående av välformade binära frågor minerade från ostrukturerad data. Vi föreslår ett system som extraherar kandidatattribut-värde frågetermer från ostrukturerade beskrivningar av poster i en databas. Dessa termer filtreras sedan med hjälp av en maximal Entropy klassificerare för att identifiera de som är lämpliga för frågebildning ges en användarfråga. Vi väljer sedan frågetermer via en ny rankningsfunktion som syftar till att minimera antalet frågesvängar som krävs för att en användare ska hitta sitt målresultat. Vi utvärderar kvaliteten på system-genererade frågor för grammatikalitet och förfining effektivitet. Vårt slutliga system visar bäst resultat i effektivitet, procent av välformade frågor och procent av svarbara frågor över tre baslinjesystem.
Underspecificerade frågor är ofta in i sökmotorer, vilket leder till stora resultatuppsättningar som är svåra för användare att navigera REF.
Underspecified Query Refinement via Natural Language Question Generation
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}