将网络搜索查询转换为自然语言问题
计算与语言
2020-02-10 v1 人工智能
摘要
用户经常带着特定问题查询搜索引擎，且这些查询常为关键词或句子片段。例如，若用户想知道“美国的首都是什么”，他们极有可能查询“美国的首都”或“USA capital”或此类基于关键词的变体。例如，对于用户输入的查询“美国的首都”，最可能的问题意图是“美国的首都是什么？”。本文中，我们提出一种从给定的基于关键词的查询生成格式良好的自然语言问题的方法，该问题与查询具有相同的问题意图。将基于关键词的网络查询转换为格式良好的问题具有诸多应用，其中一些应用于搜索引擎、社区问答（CQA）网站以及机器人通信。我们发现了查询到问题问题与标准机器翻译（MT）任务之间的协同作用。我们使用统计机器翻译（SMT）和神经机器翻译（NMT）模型从查询生成问题。我们观察到 MT 模型在自动和人工评估两方面均表现良好。
引用
@article{arxiv.2002.02631,
title = {Translating Web Search Queries into Natural Language Questions},
author = {Adarsh Kumar and Sandipan Dandapat and Sushil Chordia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.02631},
year = {2020}
}
备注
Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation, LREC 2018