I detta dokument presenteras ett syntaxstyrt tillvägagångssätt för att besvara frågor, särskilt problemet med urval av svarspersoner för korta svarsfrågor. Istället för att använda syntaktiska funktioner för att öka befintliga statistiska klassificeringar (som i tidigare arbete), bygger vi på idén att frågor och deras (korrekta) svar relaterar till varandra via lösa men förutsägbara syntaktiska transformationer. Vi föreslår en probabilistisk kvasisynkron grammatik, inspirerad av en föreslagen för maskinöversättning (D. Smith och Eisner, 2006) och parameteriserad av blandningar av en robust icke-lexisk syntax/alignment modell med en (n valfritt) lexical-semantik-driven log-lineär modell. Vår modell lär sig mjuka uppriktningar som en dold variabel i diskriminerande träning. Experimentella resultat med hjälp av TREC-data har visat sig vara betydligt bättre än starka toppmoderna baslinjer.
Istället för att lägga till syntaktiska funktioner till tidigare verk, Wang et al. REF föreslår en probabilistisk kvasisynkron grammatik där frågan och dess korrekta svar matchar varandra genom en lös men förutsägbar syntaktisk transformation.
What is the Jeopardy Model? A Quasi-Synchronous Grammar for QA
{'venue': '2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}