Människor som surfar på webben eller läser ett dokument kan se textavsnitt som beskriver ett ämne av intresse, och vill veta mer om det genom att söka. Att manuellt formulera en fråga från den texten kan dock vara svårt, och en effektiv sökning är inte garanterad. I detta dokument föreslår vi, för att ta itu med detta scenario, ett inlärningsbaserat tillvägagångssätt som genererar effektiva frågor från innehållet i ett godtyckligt användarvalt textavsnitt. Närmare bestämt, metoden extraherar och väljer representativa bitar (nominella fraser eller namngivna enheter) från innehållet (en text passage) med hjälp av en rik uppsättning funktioner. Vi utför experiment som visar att de utvalda bitarna effektivt kan användas för att generera frågor både i en TREC-miljö, där vikter och frågestruktur kan integreras direkt, och med en "svart-box" webbsökmotor, där frågestrukturen är mer begränsad.
Lee och Croft REF genererar frågor från textavsnitt genom att extrahera substantivfraser eller namngivna enheter; ett villkorat slumpmässigt fält används för att hitta val som optimerar hämtningseffektiviteten.
Generating queries from user-selected text
{'venue': 'IIiX', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}