Motiverade av framgången med ensemblemetoder i maskininlärning och andra områden av naturligt språk bearbetning, utvecklade vi en multistrategi och multi-source tillvägagångssätt för att svara på frågor som bygger på att kombinera resultaten från olika svarande agenter söker efter svar i flera corpora. Svarspersonerna antar i grunden olika strategier, den ena utnyttjar främst kunskapsbaserade mekanismer och den andra antar statistiska tekniker. Vi presenterar vår flernivåsvarsalgoritm som kombinerar resultat från respondenterna på frågorna, passagen och/eller svarsnivåerna. Experiment som utvärderar effektiviteten hos vår svarsupplösningsalgoritm visar en relativ förbättring på 35,0 % jämfört med vårt baslinjesystem i antalet frågor som besvaras korrekt, och en förbättring på 32,8 % enligt den genomsnittliga precisionsmätaren.
REF presenterade en multi-level svarsupplösning algoritm för att slå samman resultat från de svarande agenter på frågor, passage, och svarsnivåer.
In Question Answering, Two Heads Are Better Than One
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}