En av de största utmaningarna i de aktuella svaren är den potentiella obalansen mellan uttrycken i frågor och uttrycken i texter. Medan människor verkar använda inference regler som "X skriver Y" innebär "X är författaren till Y" för att svara på frågor, sådana regler är i allmänhet inte tillgängliga för frågesvar system på grund av den inneboende svårigheten att bygga dem. I den här artikeln presenterar vi en oövervakad algoritm för att upptäcka inferensregler från text. Vår algoritm bygger på en utökad version av Harris Distributional Hypotes, där det står att ord som förekom i samma sammanhang tenderar att vara likartade. I stället för att använda denna hypotes på ord, tillämpar vi den på stigar i beroende träd av en tolkad corpus. I grund och botten, om två vägar tenderar att länka samma uppsättning av ord, vi hypotes att deras betydelser är liknande. Vi använder exempel för att visa att vårt system upptäcker många inferensregler som lätt missas av människor.
REF lärde sig parafraser från en tolkad enspråkig corpus baserad på en utvidgad fördelningshypotes, där om två vägar i beroende träd tenderar att förekomma i liknande sammanhang är hypotesen att betydelsen av stigar är liknande.
Discovery of Inference Rules for Question Answering
{'venue': 'Natural Language Engineering', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}