Lexiska semantiska modeller ger robusta prestanda för frågesvar, men i allmänhet kan endast utnyttja direkta bevis som ses under utbildningen. Till exempel, enspråkig anpassning modeller få term anpassning sannolikheter från halvstrukturerade data såsom frågesvar par; neurala nätverk språk modeller lära sig termen inbäddningar från ostrukturerad text. All denna kunskap används sedan för att uppskatta den semantiska likheten mellan fråge- och svarskandidater. Vi introducerar en högre ordning formalism som tillåter alla dessa lexiska semantiska modeller att kedja direkt bevis för att skapa indirekta associationer mellan frågor och svar texter, genom att kasta uppgiften som traversal av grafer som kodar direkt term associationer. Använda en corpus av 10.000 frågor från Yahoo! Svar, vi experimentellt visar att högre ordning metoder är allmänt tillämpliga på anpassning och språkmodeller, både ord och syntaktiska representationer. Vi visar att ett viktigt kriterium för framgång är att kontrollera för den semantiska drift som ackumuleras under graf traversal. Sammantaget förbättrar den föreslagna metoden med högre ordning fem av de sex undersökta lexiska semantiska modellerna, med relativa vinster på upp till +13 % jämfört med deras förstaordervarianter.
REF kallade dessa tillvägagångssätt första ordningen modeller eftersom föreningar uttryckligen lärs, och införde en högre ordning lexical semantics QA modell där indirekta föreningar upptäcks genom traversals av föreningen grafen.
Higher-order Lexical Semantic Models for Non-factoid Answer Reranking
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}