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【24h】

Biased Lexrank: Passage Retrieval Using Random Walks With Question-based Priors

机译：偏向Lexrank：使用基于问题的先验的随机游走进行通道检索

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We present Biased LexRank, a method for semi-supervised passage retrieval in the context of question answering. We represent a text as a graph of passages linked based on their pairwise lexical similarity. We use traditional passage retrieval techniques to identify passages that are likely to be relevant to a user's natural language question. We then perform a random walk on the lexical similarity graph in order to recursively retrieve additional passages that are similar to other relevant passages. We present results on several benchmarks that show the applicability of our work to question answering and topic-focused text summarization.
机译：我们介绍了Biased LexRank，一种在问题解答中进行半监督段落检索的方法。我们将文本表示为基于段落成对词汇相似性而链接的段落图形。我们使用传统的段落检索技术来识别可能与用户的自然语言问题相关的段落。然后，我们对词汇相似度图执行随机游走，以递归地检索与其他相关段落相似的其他段落。我们提供了一些基准测试结果，这些测试结果表明我们的工作适用于问题回答和以主题为重点的文本摘要。

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