Lexiska klyftor mellan frågor och frågor (dokument) har varit en viktig fråga i frågesökningen om stora online-frågor och svarssamlingar (Q&A). Tidigare studier tar upp frågan genom implicit expanderande frågor med hjälp av översättningsmodeller pre-konstruerade med hjälp av statistiska tekniker. Eftersom det är möjligt att inkludera oviktiga ord (t.ex. icke-topiska ord, vanliga ord) i översättningsmodellerna, kan en brist på bullerkontroll på modellerna leda till försämrad hämtningsprestanda. I detta dokument undersöks ett antal empiriska metoder för att eliminera oviktiga ord för att konstruera kompakta översättningsmodeller för hämtningsändamål. Experiment som genomförts på en verklig Q&A-samling visar att betydande förbättringar i hämtningsprestanda kan uppnås med hjälp av kompakta översättningsmodeller.
Lee och Al. REF undersökte empiriska metoder för att eliminera icke-topiska eller oviktiga ord för att konstruera kompakta översättningsmodeller för hämtningsändamål.
Bridging Lexical Gaps between Queries and Questions on Large Online Q&A Collections with Compact Translation Models
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}