Odgovori na pitanja na internetu
Vrsta: Seminarski | Broj strana: 18 | Nivo: FON

SADRŽAJ
REZIME 2 1. UVOD 2 2. SISTEMI ZA ODGOVORE NA PITANJA 3 2.1. Pristupi odgovrima na pitanja 3 2.2. Odgovori na pitanja na Intenternetu 4 3. AskMSR PROTOTIP 5 3.1. Prepisi upita 5 3.2. Sastavljanje odgovora 5 Mine N-Grams 6 Filter N-Grams 6 Tile N-Grams 6 4. IZAZOV SMANJENJA TROŠKOVA UPITA 6 5. ANALIZA KVALITETA ODGOVORA 7 5.1. Razumevanje vrednosti upita 7 5.2. Uspostavljanje gradijenata kvalteta upita 7 6. COST-BENEFIT RAZMATRANJA 10 7. EMPIRIJSKA STUDIJA ODLUČIVANJA 12 8. ZAKLJUČAK 16 LITERATURA 16
REZIME
Istraživali smo upotrebu probalističkog modela i cost-benefit analize u vođenju operacije sistema za internet odgovaranje na internetu. Onda su prezentirani detalji o AskMSR, prototipu sistema pitanja-odgovori koji sintetizuju odgovore kao rezultate na upite u Internet sistemima za pretraživanje. Opisan je Bayesian analiza kvaliteta odgovora generisanih sistemom i pokazali kako možemo doriti sistem sa mogućnošću da napravi odluku o prirodi i broju upita koji treba proslediti, s’obzirom na očekivanu vrednost i troškove potvrđivanja upita. Na kraju, razmotrili smo rezultate seta eksperimenata.
1. UVOD
Decenijama su istraživači težili cilju da razviju mašineriju sposobnu da generiše odgovore na slobodno formirana pitanja. Glavni sistemi za odgovore na pitanja zavise od tehnike za analizu pitanja i za sastavljanje odgovora iz nekog tela znanja. Ovo je izazovan problem zato što to telo možda ne sadrži eksplicitno jednak odgovor ili može da sadrži više varijanti relevantnih odgovora ili delova odgovora.
Ovde su od interesa procedure koje ubrajaju slabo struktuirane ali mnogobrojne izvore Interneta za odgovore na pitanja. Sistemi za Internet odgovaranje na pitanja (“Web-based question answering“ – u daljem tekstu WBQA), uglavnom upošljavaju procedure za konverovanje delova pitanja u skupove upita koji se šalju pretraživačima, zajedno sa tehnikama za konvertovanje rezultata upita u jedan ili više odgovora.
Do danas, bilo je slabo shvatanje vrednosti različitih upitnih strategija i metoda za sastavljanje odgovora. Takođe smo malo znali o poboljšanju kvaliteta odgovora sa izdavanjem rastućeg broja upita pretraživačima. Sa obzirom na teret koji WBQA sistemi mogu da postave pretraživačima, važno je dublje razumeti prirodu i broj upita zbog generisanja realnih odgovora na pitanja.
Ovde se opisuje istraživanje probabilističkog modelovanja i analize odlučivanja da bi se okarakterisala i kontrolisala politika upita u WBQA. Prvo će biti dat kratak pregled prethodnih radova na ovu temu. Koncetrisaćemo se posebno na sistem nastao u Microsoft Istraživanju poznat kao AskMSR. Zatim će biti opisan niz eksperimenata koje smo preduzeli da bi bolje razumeli kako alternativne metode za prepis utiču na konačan kvalitet odgovora. Dalje ćemo proučiti uticaj kvantiteta prepisa na kvalitet odgovora. Ovakva analiza se oslanja na efektivnu strategiju za izdavanje upita sa njihovom očekivanom vrednošću, da bi dozvolili učenje modela koji mogu razmatrati troškove i koristi dodavanjem dodatnih upita na Internetu. Opisaćemo metode koje smo razvili i dati pregled skupa eksperimenata kako bi demonstrirali efikasnost cost-benefit procedura.

---------- CEO RAD MOŽETE PREUZETI NA SAJTU. ---------- 

www.maturski.org 

 

MOŽETE NAS KONTAKTIRATI NA E-MAIL: [email protected]