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

机译:从问答档案中检索和排名类似的问题   使用主题建模和主题分布回归

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摘要

Presented herein is a novel model for similar question ranking withincollaborative question answer platforms. The presented approach integrates aregression stage to relate topics derived from questions to those derived fromquestion-answer pairs. This helps to avoid problems caused by the differencesin vocabulary used within questions and answers, and the tendency for questionsto be shorter than answers. The performance of the model is shown to outperformtranslation methods and topic modelling (without regression) on severalreal-world datasets.
机译:本文提出了一种新颖的模型,用于在协作式问答平台中进行类似的问题排名。所提出的方法整合了进行阶段,以将源于问题的主题与源于问题-答案对的主题相关联。这有助于避免由问题和答案中使用的词汇差异以及问题比答案短的趋势引起的问题。结果表明,该模型的性能优于几种现实数据集上的翻译方法和主题建模(不带回归)。

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