The improvement of question process method in Q&A system
Notice bibliographique
Résumé
Life service information plays an important role in people’s life, such as weather conditions, so the study of how to get lifeservice information has important significance. This paper put forward a question processing method called “integrated semanticalgorithm” in Q&A System of life service information. The new algorithm was based on the semantic web, word order similarityalgorithm and the syntactic similarity algorithm. When matching the question templates, especially for some question templateswhich are characteristic of certain fields, the new algorithm can identify the type of questions, narrow the matching range of thequestion templates, and improve the matching accuracy. In the experiment, we chose “weather field” as the experimental subject.In the first experiment, we built the question syntactic templates and semantic web of weather, and collected 55 questions ofweather title as test set. Then we used the word similarity algorithm, the syntactic similarity algorithm and integrated semanticsimilarity algorithm to match question templates with the test question set. The experimental results show that the integratedsemantic algorithm is better than the other two algorithms in matching accuracy. In the second experiment, we randomlyselected some questions from different fields, then we used the three similarity algorithms in the first experiment to do the fielddistinguishing experiment. The experiment shows that only the integrated semantic algorithm can recognize questions of differentfields.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».