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| 社区问答中基于机器翻译的问题检索模型的研究 | |
| 摘 要： | 在大规模的Yahoo数据和百度数据上利用问题本身、问题描述、最佳答案,以及其他答案构建了7种不同的翻译模型,并且在两个人工标注数据集上对比了这些模型在问题检索上的表现,研究利用机器翻译的技术在社区问答网站上进行问题检索.实验结果显示,这些模型都可以提升传统语言模型在问题检索上的效果,但在Yahoo数据和百度数据上,模型的表现并不相同.在平均答案数较多的Yahoo数据上,利用问题、问题描述和所有答案串联建立的模型表现最好,而在百度数据上,只用问题和问题描述就可以达到最好的效果. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |