面向问答系统的信息检索自动评价方法

• 作者: 张越 李生 杨沐昀 赵铁军 郑德权
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 问答系统 信息检索 自动评价 GBDT
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 科技创见与应用
• 页码范围: 262-268
• 页数: 7页
• 分类号: TP399
• 字数: 6047字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2019.02.065

摘要

对问答系统中的信息检索模块进行自动评价是开发问答系统中不可或缺的一环.采用传统的检索评价指标,就需要为每个问题标注正确的候选答案.为了避免这种代价,本文提出一种问答系统中的信息检索模块进行自动评价方法.该方法使用候选文档与问题本身以及问题参考答案间的信息,利用机器学习方法去拟合MAP.在实验中,本文发现使用GBDT模型拟合MAP值最好,斯皮尔曼等级相关系数达到了0.87.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵铁军	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	123	1278	19.0	32.0
2	李生	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	118	3318	28.0	56.0
3	杨沐昀	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	35	429	9.0	20.0
4	郑德权	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	31	356	9.0	18.0
5	张越	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	9	31	4.0	5.0