I denna uppsats studerar, jämför och kombinerar vi två state-of-the-art metoder för automatisk funktionsteknik: Convolution Tree Kernels (CTKs) och Convolutional Neural Networks (CNNs) för att lära sig att rangordna meningar i en frågesvar (QA) inställning. Vid hantering av QA är nyckelaspekten att koda relationsinformation mellan de olika komponenterna i frågan och svara i inlärningsalgoritmer. I detta syfte föreslår vi nya CNN:er som använder relationsinformation och kombinerar dem med relationella CTK:er. Resultaten visar att i) båda metoderna uppnår toppmoderna resultat i en frågeuppgift, där CTK:er ger högre noggrannhet och ii) kombinerar sådana metoder leder till oöverträffade höga resultat.
Som framgår av REF är detta tillvägagångssätt konkurrenskraftigt med konvolutionella neurala nätverk (CNN).
Convolutional Neural Networks vs. Convolution Kernels: Feature Engineering for Answer Sentence Reranking
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}