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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Relateness-Based Ranking Method for Knowledge-Based Question Answering

verfasst von : Han Ni, Liansheng Lin, Ge Xu

Erschienen in: Natural Language Processing and Chinese Computing

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this paper, we report technique details of our approach for the NLPCC 2018 shared task knowledge-based question answering. Our system uses a word-based maximum matching method to find entity candidates. Then, we combine editor distance, character overlap and word2vec cosine similarity to rank SRO triples of each entity candidate. Finally, the object of the top 1 score SRO is selected as the answer of the question. The result of our system achieves 62.94% of answer exact matching on the test set.

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Fußnoten
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Metadaten
Titel
A Relateness-Based Ranking Method for Knowledge-Based Question Answering
verfasst von
Han Ni
Liansheng Lin
Ge Xu
Copyright-Jahr
2018
Buch
Natural Language Processing and Chinese Computing

Print ISBN: 978-3-319-99500-7

Electronic ISBN: 978-3-319-99501-4

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-99501-4_35

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