Att överbrygga den lexiska klyftan mellan användarens fråga och frågeställarparen i Q&A-arkiven har varit en stor utmaning för Q&A-hämtningen. Stat-of-the-art metoder ta itu med denna fråga genom att implicit utöka frågorna med ytterligare ord med hjälp av statistiska översättningsmodeller. Även om dessa modellers effektivitet är användbar, är den i hög grad beroende av tillgången på kvalitetskorpus i avsaknad av vilka de besväras av bullerfrågor. Dessutom utför dessa modeller ordbaserad expansion i ett sammanhang agnostiskt sätt vilket resulterar i översättning som kan vara blandad och ganska allmän. Detta resulterar i försämrad hämtningsprestanda. I detta arbete tar vi upp ovanstående frågor genom att utvidga den lexiska ordbaserade översättningsmodellen till att omfatta semantiska begrepp (enheter). Vi utforskar strategier för att lära sig översättningsannolikheterna mellan ord och begrepp med hjälp av Q&A-arkiven och en populär enhetskatalog. Experiment som genomförs i stor skala visar att de föreslagna teknikerna är lovande.
Singh och Al. REF utvidgades den ordbaserade översättningsmodellen genom att införliva semantisk information och utforskade strategier för att lära sig översättningsannolikheterna mellan ord och begrepp med hjälp av cQA-arkiven och en enhetskatalog.
Entity based Q&A Retrieval
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}