Gruvdiskussioner online för att ta fram svar är ett viktigt forskningsproblem. Metoder som föreslagits i det tidigare använda övervakade klassificerare som är utbildade på märkta data. Men, samla in utbildningsdata för varje målforum är arbetsintensiv och tidskrävande, vilket begränsar deras spridning. En ny metod hade föreslagit att man skulle ta fram svar på ett oövervakat sätt, genom att ta signaler från deras upprepningar. Detta antagande gäller dock inte i många fall. I detta dokument föreslår vi två halvövervakade metoder för att extrahera svar från diskussioner, som utnyttjar den stora mängden omärkta data som finns tillgängliga, tillsammans med en mycket liten utbildning för att få bättre noggrannhet. Vi visar att det är möjligt att öka prestandan genom att införa en relaterad, men parallell uppgift att identifiera erkännanden av svaren. Den noggrannhet som uppnås genom våra metoder överträffar baslinjerna med bred marginal, vilket framgår av våra experiment.
Semi-Supervised tekniker: REF, föreslår två halvövervakade metoder för att extrahera svar från diskussionerna, som utnyttjar den stora mängden omärkta data som finns, tillsammans med en mycket liten utbildning uppsättning för att få förbättrad noggrannhet.
Semi-Supervised Answer Extraction from Discussion Forums
{'venue': 'IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}