I den här artikeln studerar vi problemet med att välja ut svarsfraser för att besvara frågor. Till skillnad från tidigare arbete, som främst utnyttjar syntaktisk analys genom beroende trädmatchning, fokuserar vi på att förbättra prestandan med hjälp av modeller av lexiska semantiska resurser. Experiment visar att våra system kan förbättras konsekvent och avsevärt med rik lexisk semantisk information, oavsett val av inlärningsalgoritmer. När MAP- och MRR-poängen utvärderas på ett referensdataset ökas de med 8 till 10 poäng, jämfört med ett av våra baslinjesystem där endast ytformsmatchning används. Dessutom överträffar vårt bästa system också pervious arbete som utnyttjar beroende trädstrukturen med bred marginal.
Till skillnad från tidigare arbete, Yih et al. REF tillämpade rik lexisk semantik på sina toppmoderna QA matchande modeller.
Question Answering Using Enhanced Lexical Semantic Models
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}