TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Metadata-Aware Measures for Answer Summarization in Community Question Answering"

This paper presents a framework for automatically processing information coming from community Question Answering (cQA) portals with the purpose of generating a trustful, complete, relevant and succinct summary in response to a question. We exploit the metadata intrinsically present in User Generated Content (UGC) to bias automatic multi-document summarization techniques toward high quality information. We adopt a representation of concepts alternative to n-grams and propose two concept-scoring functions based on semantic overlap. Experimental results on data drawn from Yahoo! Answers demonstrate the effectiveness of our method in terms of ROUGE scores. We show that the information contained in the. | Metadata-Aware Measures for Answer Summarization in Community Question Answering Mattia Tomasoni Dept. of Information Technology Uppsala University Uppsala Sweden Minlie Huang Dept. Computer Science and Technology Tsinghua University Beijing 100084 China aihuang@ Abstract This paper presents a framework for automatically processing information coming from community Question Answering cQA portals with the purpose of generating a trustful complete relevant and succinct summary in response to a question. We exploit the metadata intrinsically present in User Generated Content UGC to bias automatic multi-document summarization techniques toward high quality information. We adopt a representation of concepts alternative to n-grams and propose two concept-scoring functions based on semantic overlap. Experimental results on data drawn from Yahoo Answers demonstrate the effectiveness of our method in terms of ROUGE scores. We show that the information contained in the best answers voted by users of cQA portals can be successfully complemented by our method. 1 Introduction Community Question Answering cQA portals are an example of Social Media where the information need of a user is expressed in the form of a question for which a best answer is picked among the ones generated by other users. cQA websites are becoming an increasingly popular complement to search engines overnight a user can expect a human-crafted natural language answer tailored to her specific needs. We have to be aware though that User Generated Content UGC is often redundant noisy and untrustworthy Jeon et al. The research was conducted while the first author was visiting Tsinghua University. 2006 Wang et al. 2009b Suryanto et al. 2009 . Interestingly a great amount of information is embedded in the metadata generated as a byproduct of users action and interaction on Social Media. Much valuable information is contained in answers other than the chosen best

• Báo cáo khoa học
• Metadata Aware Measures
• Answer Summarization in Community
• Question Answering
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball