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Mining Unstructured Knowledge Bases for Question & Answers Websites
Details
Knowledge retrieval is a long standing problem that faces the challenge of dealing with natural language data. Such data is produced and consumed by humans and therefore is ambiguous and unstructured by nature. Recent studies focused on using unstructured data as sources for answers, with interesting results. We used Stack Overflow public data and searched for answers in external sources. Results showed that this approach is feasible. Furthermore, we explored machine-learned models and were able to improve the baseline results by leveraging the tag information predicted from new questions.
Autorentext
Eduardo Lima uko czy studia licencjackie z in ynierii komputerowej na UFRN, RN, Brazylia w 2003 roku. Od 2003 r. wyk adä w szko ach zawodowych IT w Natal w Brazylii. W 2013 r. zacz uczy w IFRN, RN, Brazylia. W 2015 roku zäo y RIT Data Science Group. W 2016 r. uzyskä tytu magistra nauk informacyjnych na RIT, NY, USA.
Weitere Informationen
- Allgemeine Informationen
- GTIN 09783659914331
- Genre Information Technology
- Anzahl Seiten 76
- Größe H220mm x B150mm x T5mm
- Jahr 2016
- EAN 9783659914331
- Format Kartonierter Einband
- ISBN 3659914339
- Veröffentlichung 28.07.2016
- Titel Mining Unstructured Knowledge Bases for Question & Answers Websites
- Autor Eduardo Lima
- Untertitel A Case Study of Stack Overflow
- Gewicht 131g
- Herausgeber LAP LAMBERT Academic Publishing
- Sprache Englisch