Den senaste frågan svar (QA) system fråga storskaliga kunskapsbaser (KBs) för att svara på en fråga, efter tolkning och omvandling av frågor naturligt språk till KBs executable former (t.ex. logiska former). Som ett välkänt faktum, KBs är långt ifrån komplett, så att information som krävs för att svara på frågor inte alltid finns i KBs. I detta dokument utvecklar vi ett nytt QA-system som minerar svar direkt från webben, och under tiden använder KBs som en viktig hjälp för att ytterligare öka QA-prestandan. Särskilt, så vitt vi vet, gör vi det första försöket att länka svarskandidater till enheter i Freebase, under svarskandidatgenerationen. Flera anmärkningsvärda fördelar följer: (1) Redundansen bland svarskandidaterna minskas automatiskt. (2) De olika typerna av svarssökande kan enkelt fastställas av dem som tillhör dess motsvarande enhet i Freebase. (3) Med hjälp av den rika informationen om enheter i Freebase kan vi utveckla semantiska funktioner för varje svarskandidat efter att ha länkat dem till Freebase. Särskilt konstruerar vi svar-type relaterade funktioner med två nya probabilistiska modeller, som direkt utvärderar lämpligheten av en svarskandidats typer under en given fråga. Sammantaget, sådana semantiska funktioner visar sig spela betydande roller för att bestämma de sanna svaren från den stora svar kandidat pool. De experimentella resultaten visar att i två testdatauppsättningar uppnår vårt QA-system en 18 %-ig förbättring under F1 metrisk, jämfört med olika befintliga QA-system.
Sol och al. REF föreslog ett quase-system för öppen-domänfrågor, som söker efter svar direkt från webben och använder en kunskapsbas för att ytterligare förbättra riktigheten av svar på frågor.
Open Domain Question Answering via Semantic Enrichment
{'venue': "WWW '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}