Exemple de la question sur corpus

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En revanche, le score de pertinence du Web proposé par Ishioroshi et coll. le tableau Table22 montre que la précision du Top 5 a été maximisée à 0. Par conséquent, nous pensons que les mots pour calculer l`information mutuelle doivent être soigneusement sélectionnés à l`avenir. Les réponses des candidats ont été recueillies à partir des deux ensembles de documents récupérés par le système. Nous avons proposé deux méthodes pour améliorer la performance du système d`AQ; la première méthode est pour l`expansion de requête du module de récupération de document pertinent et la deuxième méthode est pour le module d`évaluation de réponse candidate. Nous allons discuter de la façon dont les scores de la pertinence du sujet sur le Web a contribué les résultats. Nous discuterons de la façon dont la probabilité de traduction a contribué aux résultats. Pour l`expansion de la requête, Saggion et GAIZAUSKAS (2004) ont proposé d`obtenir des mots pour l`extension de la requête en utilisant la rétroaction de pertinence du Web. Soricut et Brill 2006) et la deuxième méthode proposée pour le module. L`extension de requête est une approche pour étendre les mots de requête en ajoutant de nouveaux mots qui ne sont pas inclus dans chaque question pour améliorer les qualités des documents pertinents à être récupérées. Chiebukuro “les données sont des exemples de Q&A site soumis du 1er avril 2004 au 31 octobre 2005. Abe et coll.

Les exemples A, B et C illustrent les exemples des résultats expérimentaux. Soricut et Brill (2006)), Web_relevance (Q, A) indique le score à l`aide du score de pertinence du Web (la note d`Ishioroshi et coll. Nous avons proposé la méthode pour évaluer les réponses des candidats en utilisant deux méthodes existantes, i. De plus, certains mots inappropriés ont été choisis parce que les probabilités de traduction dépendaient uniquement du corpus du site Q&A. Mori et coll. l`exemple B est une QA où le système ne peut pas répondre en un mot; C`est une question non Factoïde. Soricut et Brill (2006) ont développé un système QA sans classification des types de questions. D`autre part, les documents ont été récupérés à partir du Web une seule fois pour le système sans extension de requête: à l`aide de tous les mots de contenu. Ceux des mots dans les questions ont été omis. Score de pertinence du site Web et probabilité de traduction.

Fuji? Il a réalisé des expériences de ce journal pour sa thèse de maître. Toutefois, (16) “” (raison), qui est également susceptible de figurer dans les réponses aux questions de type pourquoi, pourrait être appuyée comme le mot qui tend à être traduit en “” (pourquoi). Nous pensons que c`est parce que les particules comme “” (parce que, de) et “” (parce que, pour) sont ambigus. Nous avons proposé de modifier la mesure de l`information mutuelle pour l`extension de la requête; nous le calculons entre deux mots dans chaque question et un mot dans sa réponse dans le corpus du site q & a pour ne pas choisir les mots qui ne conviennent pas. Le système QA évalue les qualités des réponses des candidats obtenues par la récupération de documents dans ce module.

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