This paper presents a novel approac

This paper presents a novel approach to query expansion in answer retrieval that uses Statistical Machine Translation (SMT) techniques to bridge the lexical gap between questions and answers. SMT-based query expansion is performed on the one hand by using a SMT-based full-sentence paraphraser to introduce synonyms in the context the full query, and on the other hand by training an SMT model on question-answer pairs and expanding queries by answer terms taken from translations of full queries. We compare these global, context-aware query expansion techniques with a baseline tfidf model and local query expansion on a database of 10 million question-answer pairs extracted from FAQ pages. Experimental results show a significant improvement of SMT-based query expansion over both baselines.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เอกสารนี้แสดงวิธีการใหม่ในการขยายแบบสอบถามรับคำตอบที่ใช้เทคนิคทางสถิติการแปลด้วยเครื่อง (SMT) เพื่อลดช่องว่างระหว่างคำถามและคำตอบเกี่ยวกับคำศัพท์ ขยายแบบสอบถามใช้ SMT จะดำเนินการทำ โดยใช้การใช้ SMT paraphraser เต็มประโยคแนะนำเหมือนในบริบทแบบสอบถามแบบเต็ม และคง โดยการฝึกอบรม SMT เป็นรุ่นคู่คำถามคำตอบและแบบสอบถามขยายเงื่อนไขคำตอบมาจากคำแปลของแบบสอบถามแบบเต็ม เราเปรียบเทียบเทคนิคเหล่านี้ขยายแบบสอบถามส่วนกลาง บริบทพื้นฐาน tfidf รุ่นและขยายตัวภายในแบบสอบถามบนฐานข้อมูลของ 10 ล้านคู่คำถามคำตอบจากหน้า FAQ ผลการทดลองแสดงการปรับปรุงที่สำคัญจากการสอบถามบน SMT ขยายผ่านเส้นเขตแดนทั้งสอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทความนี้นำเสนอวิธีการใหม่ในการสอบถามการขยายตัวในการดึงคำตอบที่ใช้สถิติเครื่องแปลภาษา (SMT) เทคนิคในการลดช่องว่างระหว่างคำศัพท์คำถามและคำตอบ การขยายการค้นหา SMT-based จะดำเนินการบนมือข้างหนึ่งโดยใช้ SMT-based paraphraser เต็มรูปแบบประโยคที่จะแนะนำคำพ้องความหมายในบริบทแบบสอบถามเต็มรูปแบบและในมืออื่น ๆ โดยการฝึกอบรมรูปแบบ SMT ในคู่คำถามคำตอบและขยายคำสั่งโดย แง่คำตอบที่นำมาจากการแปลของคำสั่งเต็มรูปแบบ เราเปรียบเทียบทั่วโลกตามบริบทเทคนิคการขยายการค้นหาเหล​​่านี้มีรูปแบบพื้นฐาน tfidf และการขยายการค้นหาในท้องถิ่นบนฐานข้อมูลของ 10 ล้านคู่คำถามคำตอบที่สกัดจากหน้าคำถามที่พบบ่อย ผลการทดลองแสดงให้เห็นการปรับปรุงที่สำคัญของการขยายการค้นหา SMT-based ทั้งเส้นเขตแดน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทความนี้เสนอแนวทางใหม่ในการขยายการใช้คำตอบที่ใช้เครื่องแปลภาษาเชิงสถิติ ( SMT ) เทคนิคเพื่อลดช่องว่างระหว่างระหว่างคำถามและคำตอบ การขยายคำสั่งสอบถาม SMT ตามที่แสดงบนมือเดียวโดยใช้ SMT paraphraser ประโยคเต็มตามแนะนำคำพ้องความหมายในบริบทการเต็มรูปแบบและในมืออื่น ๆโดยการฝึกการถาม - ตอบปัญหา SMT แบบคู่ และขยายแบบสอบถามโดยคำตอบที่ได้มาจากการแปลของแบบสอบถาม เราเปรียบเทียบเหล่านี้ทั่วโลกบริบททราบระบบการขยายด้วยเทคนิคพื้นฐาน tfidf แบบท้องถิ่นและระบบการขยายบนฐานข้อมูลของ 10 ล้านคู่ที่สกัดได้จาก FAQ ถาม - ตอบปัญหาหน้า ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าการปรับปรุงสําคัญของ SMT โดยการสืบค้นข้อมูลผ่านทั้งเส้น .