Numera är det ett hett ämne för många industrier att bygga automatiska frågesvar (QA) system. En viktig lösning på dessa kvalitetssäkringssystem är att från en kvalitetssäkringsbas hämta den mest likartade frågan om en given fråga, som kan omformuleras som en parafrasidentifiering (PI) eller ett naturligt språkinferens (NLI) problem. De flesta befintliga modeller för PI och NLI har dock minst två problem: De förlitar sig på en stor mängd märkta data, som inte alltid finns i verkliga scenarier, och de kanske inte är effektiva för industriella tillämpningar. I detta dokument studerar vi överföringslärande för PI- och NLI-problemen, i syfte att föreslå en allmän ram som effektivt och effektivt kan anpassa den gemensamma kunskap som inhämtats från en resursrik källdomän till en resursfattig måldomän. Eftersom de flesta befintliga överföringsmetoder endast fokuserar på att lära sig ett gemensamt utrymme mellan domäner samtidigt som man bortser från förhållandet mellan käll- och måldomäner, föreslår vi att man samtidigt lär sig gemensamma representationer och domänrelationer inom en enhetlig ram. Dessutom föreslår vi en effektiv och effektiv hybridmodell genom att kombinera en meningskodningsbaserad metod och en meningsinteraktionsbaserad metod som vår basmodell. Omfattande experiment på både parafrasidentifiering och naturlig språkinferens visar att vår basmodell är effektiv och har lovande prestanda jämfört med de konkurrerande modellerna, och vår överföringsutbildningsmetod kan bidra till att avsevärt öka prestandan. Ytterligare analyser visar att det inter-domän- och intradomänförhållande som fångas upp av vår modell är insiktsfullt. Sist men inte minst, vi distribuerar vår överföring lärande modell för PI i vårt online chatbot-system, som kan ge betydande förbättringar över vårt befintliga system.
Vissa befintliga studier om överföring av lärande på CQA fokuserar på cross-domain adaptation REF.
Modelling Domain Relationships for Transfer Learning on Retrieval-based Question Answering Systems in E-commerce
{'venue': "WSDM '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}