Frågeklassificering är ett viktigt steg i det faktiska frågesvaret (QA) och andra dialogsystem. Flera försök har gjorts att tillämpa statistiska maskininlärningsmetoder, inklusive Support Vector Machines (SVMs) med sofistikerade funktioner och kärnor. Märkligt nog har lönen bortom en enkel påse ord representation varit liten. Vi visar att de flesta frågor avslöjar deras klass genom en kort sammanhängande symbolisk underföljd, som vi kallar dess informator spännvidd. Perfekt kunskap om informer spänner kan öka noggrannheten från 79,4% till 88% med linjära SVMs på standardriktmärken. Standardheuristik baserad på ytlig mönstermatchning ger däremot endast en förbättring på 3 %, vilket visar att begreppet angivare är icke-trivialt. Med hjälp av en ny multi-upplösning kodning av frågans parse träd, inducerar vi en villkorlig Random Field (CRF) för att identifiera informer spänner med cirka 85% noggrannhet. Sedan bygger vi en meta-klassificerare med hjälp av en linjär SVM på CRF-utgången, vilket ökar noggrannheten till 86,2%, vilket är bättre än alla publicerade tal.
REF använde en kort sekvens som kallas informer span som viktiga funktioner som identifieras av det villkorliga slumpmässiga fältet (CRF), och byggde en meta-klassificerare med hjälp av en linjär SVM på funktionerna.
Enhanced Answer Type Inference From Questions Using Sequential Models
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}