Ett interaktivt frågesvarssystem stöter ofta på icke-sentiella (ofullständiga) frågor. Dessa icke-sentiella frågor kanske inte är meningsfulla för systemet när en användare frågar dem utan sammanhang av konversation. Systemet måste därför ta hänsyn till konversationssammanhanget för att behandla den ofullständiga frågan. I detta arbete presenterar vi en återkommande neurala nätverk (RNN) baserad kodare dekoder nätverk som kan generera en komplett (avsedd) fråga, med tanke på en ofullständig fråga och konversation sammanhang. RNN encoder decoder nätverk har visat sig fungera bra när tränas på en parallell corpus med miljontals meningar, men det är extremt svårt att få samtalsdata av denna storlek. Vi föreslår därför att det ursprungliga problemet upplöses i två separata förenklade problem där varje problem fokuserar på en abstraktion. Speciellt tränar vi en semantisk sekvensmodell för att lära oss semantiska mönster och en syntaktisk sekvensmodell för att lära sig språkliga mönster. Vi kombinerar vidare syntaktiska och semantiska sekvensmodeller för att skapa en ensemblemodell. Vår modell uppnår en BLEU-poäng på 30.15 jämfört med 18.54 med hjälp av en standard RNN encoder dekoder modell.
REF utbildar en semantisk sekvensmodell för att lära sig semantiska mönster och en syntaktisk sekvensmodell för att lära sig språkliga mönster för att hantera de icke-sentiella (ofullständiga) frågorna i ett frågesvarssystem.
Non-sentential Question Resolution using Sequence to Sequence Learning
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}