Vårt mål är att ta fram svar från tidigare fällda meningar för frågesvar (QA). Vi konstruerar en linjär kedja Villkorligt Random Field baserat på par av frågor och deras möjliga svar meningar, lära sig sambandet mellan frågor och svar typer. Detta kastar svar extrahering som ett svar sekvens taggning problem för första gången, där kunskap om delad struktur mellan fråga och käll mening införlivas genom funktioner baserade på Tree Redigera Avstånd (TED). Vår modell är fri från manuellt skapade fråge- och svarsmallar, snabba att köra (bearbetning 200 QA par per sekund exklusive tolkningstid), och ger en F1 på 63,3% på en ny offentlig datauppsättning baserat på tidigare TREC QA utvärderingar. Det utvecklade systemet är öppen källkod och inkluderar en implementering av TED-modellen som är toppmodern i uppgiften att ranka QA-par.
REF tillämpade linjära kedja villkorade slumpmässiga fält (CRF) med funktioner som härrör från TED för att lära associationer mellan frågor och kandidat svar.
Answer Extraction as Sequence Tagging with Tree Edit Distance
{'venue': 'NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}