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Which Step Do I Take First? Troubleshooting with Bayesian Models

机译:我先迈出哪一步?贝叶斯型号故障排除

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摘要

Online discussion forums and community question-answering websites provide one of the primary avenues for online users to share information. In this paper, we propose text mining techniques which aid users navigate troubleshooting-oriented data such as questions asked on forums and their suggested solutions. We introduce Bayesian generative models of the troubleshooting data and apply them to two interrelated tasks (a) predicting the complexity of the solutions (e.g., plugging a keyboard in the computer is easier compared to installing a special driver) and (b) presenting them in a ranked order from least to most complex. Experimental results show that our models are on par with human performance on these tasks, while outperforming baselines based on solution length or readability.
机译:在线讨论论坛和社区问题回答网站为在线用户提供一个主要的途径来分享信息。在本文中,我们提出了文本挖掘技术,帮助用户导航故障排除导向的数据,例如论坛上提出的问题及其建议的解决方案。我们介绍故障排除数据的贝叶斯生成模型,并将它们应用于两个相互关联的任务(a)预测解决方案的复杂性(例如,与安装特殊驱动器相比,在计算机中堵塞键盘更容易提出)和(B)呈现最少到最复杂的排名顺序。实验结果表明,我们的模型在这些任务上符合人类性能,而基于溶液长度或可读性表现优于基线。

著录项

  • 作者

    Annie Louis; Mirella Lapata;

  • 作者单位
  • 年度 2015
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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