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Answering contextual questions based on ontologies and question templates

Frontiers of Computer Science 2011年第4期5卷 405-418页

作者： Dongsheng WANG Key Laboratory of Intelligent Information Processing Institute of Computing Technology Chinese Academy of Sciences Beijing 100190 China Graduate University of the Chinese Academy of Sciences Beijing 100049 China Department of Computer Science Jiangsu University of Science and Technology Zhenjiang 212003 China

Contextual question answering （CQA）, in which user information needs are satisfied through an interactive question answering （QA） dialog, has recently attracted more research attention. One challenge is to fuse contextual information into the understanding process of relevant questions. In this paper, a discourse structure is proposed to maintain semantic information, and approaches for recognition of relevancy type and fusion of contextual information according to relevancy type are proposed. The system is evaluated on real contextual QA data. The results show that better performance is achieved than a baseline system and almost the same performance as when these contextual phenomena are resolved manually. A detailed evaluation analysis is presented.

关键词： Contextual question answering (CQA),ontology question templates

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