I denna artikel undersöker vi nyttan av känsloanalys och semantiska ordklasser för att förbättra varför-fråga svar på en storskalig webb corpus. Vårt arbete motiveras av iakttagelsen att en varför-fråga och dess svar ofta följer mönstret att om något oönskat händer, är orsaken också ofta något oönskat, och om något önskvärt händer, är orsaken också ofta något önskvärt. Såvitt vi vet är detta det första arbetet som introducerar känsloanalys till icke-faktoida frågesvar. Vi kombinerar denna enkla idé med semantiska ordklasser för rankning av svar på varför-frågor och visar att på en uppsättning av 850 varför-frågor vår metod vinner 15,2% förbättring i precision på top-1 svar över ett baslinje state-of-the-art QA-system som uppnådde bästa prestanda i en delad uppgift av japanska icke-faktoid QA i NTCIR-6.
REF, presenterade också en övervakad teknik, som använde känsloanalys och ordklasser för att svara på varför-frågor på japanska.
Why Question Answering using Sentiment Analysis and Word Classes
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}