Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Community Answer Summarization for Multi-Sentence Question with Group L1 Regularization"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

We present a novel answer summarization method for community Question Answering services (cQAs) to address the problem of “incomplete answer”, i.e., the “best answer” of a complex multi-sentence question misses valuable information that is contained in other answers. In order to automatically generate a novel and non-redundant community answer summary, we segment the complex original multi-sentence question into several sub questions and then propose a general Conditional Random Field (CRF) based answer summary method with group L1 regularization

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

báo cáo khoa học: " Community-based knowledge transfer and exchange: Helping community-based organizations link research to action"

báo cáo khoa học: " Improving clinical research and cancer care delivery in community settings: evaluating the NCI community cancer centers program"

Báo cáo tóm tắt đề tài khoa học và công nghệ cấp Bộ: Phát triển kỹ năng sử dụng phương pháp ABCD (Asset Based Community Development) cho sinh viên ngành Công tác xã hội ở Trường Đại học Sư phạm, Đại học Đà Nẵn

Báo cáo y học: "Improving clinical research and cancer care delivery in community settings: evaluating the NCI community cancer centers program"

báo cáo sinh học:" Community characteristics that attract physicians in Japan: a cross-sectional analysis of community demographic and economic factors"

Báo cáo khoa học: "Community Answer Summarization for Multi-Sentence Question with Group L1 Regularization"

Báo cáo khoa học: "Metadata-Aware Measures for Answer Summarization in Community Question Answering"

Báo cáo khoa học: "The Manually Annotated Sub-Corpus: A Community Resource For and By the People"

Báo cáo khoa học: "Phrase-Based Translation Model for Question Retrieval in Community Question Answer Archives"

Báo cáo khoa học: "You’ve Got Answers: Towards Personalized Models for Predicting Success in Community Question Answering"
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.