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Detection of imperative and declarative question-answer pairs in email conversations

机译：检测电子邮件对话中的命令式和声明式问题-答案对

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摘要

Question-answer pairs extracted from email threads are valuable in constructing summaries of the content of the thread, as well as in providing data for semantic-based assistance with email. Previous work dedicated to extracting question-answer pairs from email threads considers only questions in interrogative form. We extend the scope of question and answer detection and pairing to encompass questions in imperative and declarative forms, and to operate at sentence-level fidelity. Building on prior work, our methods are based on learned models over a set of features that include the content, context, and structure of email threads. On multiple benchmark email corpora, we show that our methods balance precision and recall in extracting question-answer pairs, while maintaining a modest computation time.
机译：从电子邮件线程中提取的问题答案对在构造线程内容的摘要以及为电子邮件提供基于语义的帮助中提供数据方面非常有价值。以前致力于从电子邮件线程中提取问题-答案对的工作仅考虑疑问句形式的问题。我们扩展了问题和答案的检测和配对的范围，以涵盖命令式和陈述式形式的问题，并以句子级别的保真度进行操作。在先前工作的基础上，我们的方法基于在一组功能（包括电子邮件线程的内容，上下文和结构）上学习的模型。在多个基准电子邮件语料库上，我们证明了我们的方法在提取问题-答案对的同时，还保持了适度的计算时间，从而在准确性和回忆性之间取得了平衡。

著录项

  • 来源
    《AI communications》 |2012年第4期|p.271-283|共13页
  • 作者

    Helen Kwong; Neil Yorke-Smith;

  • 作者单位

    Stanford University, Stanford, CA, USA;

    American University of Beirut, Beirut 1107-2020, Lebanon and SRI International, Menlo Park, CA 94025, USA;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    email; question-answer pairing; information extraction; NLP;

    机译：电子邮件;问答配对;信息提取;自然语言处理;

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