Denna uppsats beskriver maskininlärning baserad tolkning och frågeklassificering för frågesvar. Vi visar att för denna typ av tillämpning måste parseträd vara semantiskt rikare och strukturellt mer inriktade på semantik än vad de flesta trädbankar erbjuder. Vi visar empiriskt hur frågetolkning dramatiskt förbättras när en semantiskt berikad Penn trädbank tränar corpus med ytterligare en frågeträdbank.
I REF förbättras exaktheten i frågetolken dramatiskt när man kompletterar Penn Treebank corpus med ytterligare 1153 märkta frågor för utbildning.
Parsing And Question Classification For Question Answering
{'venue': 'Workshop On Open-Domain Question Answering', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}