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Templates of generic geographic information for answering where-questions
arXiv - CS - Information Retrieval Pub Date : 2021-01-21 , DOI: arxiv-2101.08394 Ehsan Hamzei, Stephan Winter, Martin Tomko
arXiv - CS - Information Retrieval Pub Date : 2021-01-21 , DOI: arxiv-2101.08394 Ehsan Hamzei, Stephan Winter, Martin Tomko
In everyday communication, where-questions are answered by place
descriptions. To answer where-questions automatically, computers should be able
to generate relevant place descriptions that satisfy inquirers' information
needs. Human-generated answers to where-questions constructed based on a few
anchor places that characterize the location of inquired places. The challenge
for automatically generating such relevant responses stems from selecting
relevant anchor places. In this paper, we present templates that allow to
characterize the human-generated answers and to imitate their structure. These
templates are patterns of generic geographic information derived and encoded
from the largest available machine comprehension dataset, MS MARCO v2.1. In our
approach, the toponyms in the questions and answers of the dataset are encoded
into sequences of generic information. Next, sequence prediction methods are
used to model the relation between the generic information in the questions and
their answers. Finally, we evaluate the performance of predicting templates for
answers to where-questions.
中文翻译:
回答地点问题的通用地理信息模板
在日常交流中,问题通过位置描述得到回答。为了自动回答哪里的问题,计算机应该能够生成满足查询者信息需求的相关场所描述。人工生成的对问题的答案,这些问题是根据几个锚点构建的,这些锚点代表了所查询位置的位置。自动生成此类相关响应的挑战来自选择相关锚点位置。在本文中,我们提供了模板,这些模板可以表征人为生成的答案并模仿其结构。这些模板是从最大的可用机器理解数据集MS MARCO v2.1派生和编码的通用地理信息的模式。在我们的方法中 数据集的问答中的地名被编码为一般信息序列。接下来,使用序列预测方法对问题中的一般信息及其答案之间的关系进行建模。最后,我们评估预测模板的性能,以回答问题。
更新日期:2021-01-22
中文翻译:
回答地点问题的通用地理信息模板
在日常交流中,问题通过位置描述得到回答。为了自动回答哪里的问题,计算机应该能够生成满足查询者信息需求的相关场所描述。人工生成的对问题的答案,这些问题是根据几个锚点构建的,这些锚点代表了所查询位置的位置。自动生成此类相关响应的挑战来自选择相关锚点位置。在本文中,我们提供了模板,这些模板可以表征人为生成的答案并模仿其结构。这些模板是从最大的可用机器理解数据集MS MARCO v2.1派生和编码的通用地理信息的模式。在我们的方法中 数据集的问答中的地名被编码为一般信息序列。接下来,使用序列预测方法对问题中的一般信息及其答案之间的关系进行建模。最后,我们评估预测模板的性能,以回答问题。