Frågeforum växer snabbt i storlek utan någon effektiv automatiserad förmåga att hänvisa till och återanvända svar som redan finns tillgängliga för tidigare publicerade frågor. I den här artikeln utvecklar vi en metod för att hitta semantiskt relaterade frågor. Uppgiften är svår eftersom 1) viktig information ofta begravs i främmande detaljer i det aktuella organet och 2) tillgängliga kommentarer om liknande frågor är knappa och fragmenterade. Vi utformar en återkommande och konvolutionell modell (gated convolution) för att effektivt kartlägga frågor till deras semantiska representationer. Modellerna är förträngda inom en kodare-dekoder ram (från kropp till titel) på grundval av hela den råa corpus, och finjusterade discriminativt från begränsade annoteringar. Vår utvärdering visar att vår modell ger betydande vinster jämfört med en standard IR-baslinje och olika neurala nätverksarkitekturer (inklusive CNN, LSTM och GRU).
Lei m.fl. I REF föreslogs en återkommande och konvolutionell modell (gated convolution) för att kartlägga frågor till sina semantiska representationer.
Semi-supervised Question Retrieval with Gated Convolutions
{'venue': 'NAACL 2016', 'journal': 'arXiv: Computation and Language', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}