协作型组织群聊中的答案识别
计算与语言
2020-11-17 v1
摘要
我们提出了一种简单的无监督方法，用于组织群聊中的答案识别。近年来，组织群聊日益增多，使不同地点和时区的同事能够基于文本进行异步协作。寻找问题的答案通常对工作效率至关重要。然而，群聊具有交织对话和“始终在线”可用性的特点，使用户难以实时定位其关心问题的答案，或回顾性地搜索答案。此外，不同聊天组在结构和词汇特征上存在差异，难以找到“一种模型适用所有”的方法。我们提出的基于核密度估计（KDE）的聚类方法 Ans-Chat 隐式地学习讨论模式作为答案识别的手段，从而消除了针对特定渠道进行标注的需要。实证评估表明，该方案优于其他方法。
引用
@article{arxiv.2011.08074,
title = {Answer Identification in Collaborative Organizational Group Chat},
author = {Naama Tepper and Naama Zwerdling and David Naori and Inbal Ronen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.08074},
year = {2020}
}