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Nous démontrons la valeur de la collecte d'étiquettes des analyses sémantiques pour la réponse aux questions dans les bases de connaissances. En particulier, (1) contrairement aux études précédentes sur des ensembles de données à petite échelle, nous montrons que l'apprentissage à partir d'analyses sémantiques étiquetées améliore significativement la performance globale, avec un gain absolu de 5 points comparé à l'apprentissage à partir des réponses, (2) nous montrons qu'avec une interface utilisateur appropriée, il est possible d'obtenir des analyses sémantiques avec une haute précision et à un coût comparable ou inférieur à celui d’obtenir simplement des réponses, et (3) nous avons créé et partagé le plus grand ensemble de données étiquetées par analyse sémantique à ce jour afin de promouvoir la recherche en réponse aux questions.
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Wen-tau Yih
Matthew Richardson
C. E. Meek
Microsoft Research (United Kingdom)
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Yih et al. (ven, ) ont étudié cette question.
www.synapsesocial.com/papers/6a02d25a84f5cf1d387547ea — DOI: https://doi.org/10.18653/v1/p16-2033