基于加权神经网络段落检索的生物医学问答
信息检索
2018-01-10 v1 人工智能
计算与语言
摘要
近年来公开可用的生物医学文献数量快速增长，然而问答系统仍难以充分挖掘这一数据源的全部潜力。在许多问答系统的预处理步骤中，依赖检索模型来识别相关文档与段落。本文提出一种基于神经网络词嵌入的加权余弦距离检索方案。我们的实验基于BioASQ生物医学问答挑战赛的公开数据与任务，结果表明其相较众多最先进（SOTA）模型取得了显著的性能提升。
引用
@article{arxiv.1801.02832,
title = {Biomedical Question Answering via Weighted Neural Network Passage Retrieval},
author = {Ferenc Galkó and Carsten Eickhoff},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.02832},
year = {2018}
}
备注
To appear in ECIR 2017