【摘 要】
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对问答系统中的信息检索模块进行自动评价是开发问答系统中不可或缺的一环。采用传统的检索评价指标,就需要为每个问题标注正确的候选答案。为了避免这种代价,本文提出一种问
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61402134);国家863计划项目(2015AA015405)
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对问答系统中的信息检索模块进行自动评价是开发问答系统中不可或缺的一环。采用传统的检索评价指标,就需要为每个问题标注正确的候选答案。为了避免这种代价,本文提出一种问答系统中的信息检索模块进行自动评价方法。该方法使用候选文档与问题本身以及问题参考答案间的信息,利用机器学习方法去拟合MAP。在实验中,本文发现使用GBDT模型拟合MAP值最好,斯皮尔曼等级相关系数达到了0.87。
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