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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Retrieving and Ranking Similar Questions from Question-Answer Archives Using Topic Modelling and Topic Distribution Regression

verfasst von : Pedro Chahuara, Thomas Lampert, Pierre Gançarski

Erschienen in: Research and Advanced Technology for Digital Libraries

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Presented herein is a novel model for similar question ranking within collaborative question answer platforms. The presented approach integrates a regression stage to relate topics derived from questions to those derived from question-answer pairs. This helps to avoid problems caused by the differences in vocabulary used within questions and answers, and the tendency for questions to be shorter than answers. The performance of the model is shown to outperform translation methods and topic modelling (without regression) on several real-world datasets.

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Fußnoten
3
Mistakes in the questions are original to the data.
 
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Metadaten
Titel
Retrieving and Ranking Similar Questions from Question-Answer Archives Using Topic Modelling and Topic Distribution Regression
verfasst von
Pedro Chahuara
Thomas Lampert
Pierre Gançarski
Copyright-Jahr
2016
Buch
Research and Advanced Technology for Digital Libraries

Print ISBN: 978-3-319-43996-9

Electronic ISBN: 978-3-319-43997-6

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-43997-6_4