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首页基于语言模型的问答服务问题检索方法优化
本文主要探讨了问答服务中的问题检索任务,尤其是在2010年这一背景下,像“新浪爱问”和“百度知道”这样的社区驱动问答平台的快速发展,它们积累了大量用户提问与解答的对话语料库。问题检索作为问答系统的关键功能,其目标是在用户提出问题时,能够在已有的问答数据中找到与之主题相关的问题,从而帮助用户快速找到所需信息。 研究者在语言模型的框架下提出了一个新颖的方法来计算问题之间的主题相关性。语言模型是一种自然语言处理技术,它能够理解和生成文本序列的概率分布,对于理解和匹配用户查询与数据库中的相关信息至关重要。在这个方法中,他们可能采用了诸如词向量、主题模型或深度学习技术来捕捉问题语义,以衡量问题间的相似度。 实验部分在真实问答数据集上进行了验证,结果显示,该方法能有效地检索出与用户问题主题相关的问题,相较于传统的基于关键词匹配或简单的文本相似度计算方法,具有更高的检索精度和效果。这种方法的优势在于它能够更深入地理解问题的隐含含义,而不仅仅是表面的词汇匹配。 关键词如“信息检索”、“语言模型”和“问答系统”揭示了论文的核心内容,强调了研究在信息技术领域的应用价值,特别是在提高信息搜索效率和用户体验方面的贡献。该研究的中图分类号 TP391 指向了计算机科学与信息技术的范畴,文献标识码 A 表明文章质量符合学术期刊的标准,而文章编号则用于唯一标识这篇学术论文。 总结来说,这篇论文对问答服务中的问题检索任务进行了深入研究,并通过实证分析展示了其在实际应用中的有效性,为问答系统的设计和优化提供了新的思路和技术支持,对于提升互联网上的信息检索效率和用户满意度具有重要意义。
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第 卷 第 期
年 月
武 汉 理 工 大 学 学 报
JOURNAL OF WUHAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
Vol No
Nov
DOI
j
issn
问 答 服 务 中 的 问 题 检 索 任 务 研 究
王君泽 黄本雄 胡 广 温 杰
华中科技大学电子与信息工程系 武汉
摘 要 新浪爱问和百度知道等问答服务在近年来得到快速发展 并积累了大量的问答对数据 问答服务系统的
一个重要功能是问题检索 即根据用户的提问 在已有的问答对数据中查找与用户提问主题相关的其他问题 以帮助用
户获取需要的信息 在语言模型框架下提出一个计算问题间的主题相关性的方法 通过在真实问答对数据上进行实
验 表明笔者的方法可以有效的检索到主题相关的问题 其性能优于传统的计算方法
关键词 信息检索 语言模型 问答系统
中图分类号 TP 文献标识码 A 文章编号
Research on Question Retrieval Task in Communitybased
Q
&A Service
W A NG Jun
ze HUA NG Ben
xiong H U Guang W EN Jie
Department of Electronics and Information Huazhong University of Science and Technology Wuhan China
Abstract
Communitybased Q &A service such as Sina iask and Baidu Zhidao already build up large archives of questions
and answers In Q &A service
q
uestion retrieval is one of the major tasks It means finding questions in the archive that are se
mantically relevance with a users question that can satisfy the users need In this paper we discuss how to find similar ques
tions based on their topics The experiment results show that with our approach it is possible to find topic relevant questions
And our approach outperforms traditional approach
Key words
information retrieval language model Q &A system
收稿日期
基金项目 国家科技重大专项基金ZX
作者简介 王君泽 男 博士生 Email wangjunze smail hust edu cn
使用问答服务 用户可以直接用自然语言描述自己的问题 并获取其他用户提供的答案 目前新浪爱
问 百度知道等活跃的问答服务社区已经积累了海量的问答对数据 问答服务中的一个重要任务是问题
检索 当用户提出一个问题 系统需要检查已有的问答对数据中是否包含相同或者相近的问题 如果找到这
样的问题 则可以将其答案及时提供给用户 用户可以通过浏览这些相关问题及其答案来满足自己的信息
需求
问题检索任务与搜索引擎的查询建议服务有一定的共同点 查询建议服务通过挖掘查询日志和文档集
合 可以向搜索引擎的使用者提供由其他用户频繁提交的查询请求
但是 先前的研究工作中并没有涉
及到如何对句子级别的查询请求提供查询建议 问题检索任务的核心是问句之间的相关性计算 传统的文
本相关性计算方法大都关注长文本的相关性处理 针对问句文本等短文本的相关性计算的工作还较少
Sneiders 提出了一个基于问题模板的检索策略
但是该方法需要大量的人工参与 难以应用到包含大规模
问答数据集合的问答服务系统中 Jeon 等人利用统计翻译模型来解决问题检索任务
但是他们的策略中
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