Detta dokument beskriver det system som vi lämnat in till uppgiften 3 (Gemenskapsfråga Svar) i SemEval 2016, som innehåller tre deluppgifter, dvs. frågekommentar Likhet (underfråga A), frågefråga Likhet (underfråga B) och frågekommentar Likhet (underfråga C). För subtask A använde vi tre olika metoder för att ranka frågekommentar par, dvs övervakad modell med traditionella funktioner, Convolutional Neural Network och Long-Short Term Memory Network. För underfråga B föreslog vi två nya metoder för att förbättra den semantiska likhetsuppskattningen mellan frågeställarpar genom att integrera rankinformationen för frågekommentarpar. För deluppgift C genomförde vi en tvåstegsstrategi för att välja ut liknande frågor och filtrera de orelaterade kommentarerna med avseende på den ursprungliga frågan.
REF använde till exempel olika rankningsmetoder såsom övervakade modeller med traditionella funktioner samt konvolutionella neurala nätverk och långtidsminne.
ECNU at SemEval-2016 Task 3: Exploring Traditional Method and Deep Learning Method for Question Retrieval and Answer Ranking in Community Question Answering
{'venue': 'SemEval@NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}