論文の概要: Suggesting Relevant Questions for a Query Using Statistical Natural Language Processing Technique

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12069v1
• Date: Tue, 26 Apr 2022 04:30:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-27 13:01:48.519302
• Title: Suggesting Relevant Questions for a Query Using Statistical Natural Language Processing Technique
• Title（参考訳）: 統計的自然言語処理技術を用いたクエリ関連質問の提案
• Authors: Shriniwas Nayak, Anuj Kanetkar, Hrushabh Hirudkar, Archana Ghotkar, Sheetal Sonawane and Onkar Litake
• Abstract要約: ユーザクエリに対する同様の質問の推奨には、EコマースWebサイトのユーザの検索時間短縮、企業の従業員のトレーニング、学生の全体学習など、多くのアプリケーションがある。 同様の疑問を提起するために自然言語処理技術が使われているのは、既存のアーキテクチャ上で一般的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Suggesting similar questions for a user query has many applications ranging from reducing search time of users on e-commerce websites, training of employees in companies to holistic learning for students. The use of Natural Language Processing techniques for suggesting similar questions is prevalent over the existing architecture. Mainly two approaches are studied for finding text similarity namely syntactic and semantic, however each has its draw-backs and fail to provide the desired outcome. In this article, a self-learning combined approach is proposed for determining textual similarity that introduces a robust weighted syntactic and semantic similarity index for determining similar questions from a predetermined database, this approach learns the optimal combination of the mentioned approaches for a database under consideration. Comprehensive analysis has been carried out to justify the efficiency and efficacy of the proposed approach over the existing literature.
• Abstract（参考訳）: ユーザクエリに対する同様の質問の推奨には、EコマースWebサイトのユーザの検索時間短縮、企業の従業員のトレーニング、学生の全体学習など、多くのアプリケーションがある。 同様の疑問を提起するための自然言語処理技術の使用は、既存のアーキテクチャに広く普及している。 テキストの類似性、すなわち構文と意味論を見出すために主に2つのアプローチが研究されているが、それぞれが欠点を持ち、望ましい結果を提供していない。 本稿では, テキスト類似度を決定するための自己学習複合手法を提案し, 与えられたデータベースから類似した質問を抽出するための頑健な重み付き構文と意味類似度指数を導入し, 検討中のデータベースに対して, 上記のアプローチの最適組み合わせを学習する。 既存の文献に対する提案手法の効率性と有効性を正当化するために,包括的分析を行った。

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