Natural language question answering: the view from here

Artikeleigenschaften
Abstrakt
Zitieren
HIRSCHMAN, L., and R. GAIZAUSKAS. “Natural Language Question Answering: the View from Here”. Natural Language Engineering, vol. 7, no. 4, 2001, pp. 275-00, https://doi.org/10.1017/s1351324901002807.
HIRSCHMAN, L., & GAIZAUSKAS, R. (2001). Natural language question answering: the view from here. Natural Language Engineering, 7(4), 275-300. https://doi.org/10.1017/s1351324901002807
HIRSCHMAN L, GAIZAUSKAS R. Natural language question answering: the view from here. Natural Language Engineering. 2001;7(4):275-300.
Journalkategorien
Language and Literature
Philology
Linguistics
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Computer science
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Technology
Electrical engineering
Electronics
Nuclear engineering
Electronics
Technology
Mechanical engineering and machinery
Beschreibung

Haben Sie Schwierigkeiten, prägnante Antworten aus Online-Informationen zu finden? Dieses Paper erörtert die dringende Notwendigkeit automatisierter Frage-Antwort-Systeme, die prägnante Antworten auf Benutzeranfragen in natürlicher Sprache liefern können. Während aktuelle Suchmaschinen sortierte Listen von Dokumenten liefern, versäumen sie es oft, direkte Antworten zu geben. Frage-Antwort-Systeme zielen darauf ab, diese Einschränkung zu beheben. Jüngste Fortschritte, die seit 1999 in den Bewertungen der Text Retrieval Conference (TREC) demonstriert wurden, zeigen, dass die leistungsstärksten Systeme mittlerweile mehr als zwei Drittel der Faktenfragen korrekt beantworten können. Durch die Hervorhebung des Fortschritts und des Potenzials von Frage-Antwort-Systemen betont dieses Paper die Bedeutung der Entwicklung von Tools, die präzise Informationen effizient extrahieren und an Benutzer liefern können, wodurch sich die Art und Weise verändert, wie wir mit Online-Daten interagieren.

Dieser in Natural Language Engineering veröffentlichte Artikel ist gut geeignet für den Fokus der Zeitschrift auf Computerlinguistik und Verarbeitung natürlicher Sprache. Die Diskussion von Frage-Antwort-Systemen steht in direktem Einklang mit dem Umfang der Zeitschrift, indem Herausforderungen und Fortschritte beim Aufbau von Systemen angesprochen werden, die die menschliche Sprache verstehen und darauf reagieren können.

Zitate
Zitationsanalyse
Die erste Studie, die diesen Artikel zitiert hat, trug den Titel Aqualog: An Ontology-Driven Question Answering System for Organizational Semantic Intranets und wurde in 2007. veröffentlicht. Die aktuellste Zitierung stammt aus einer 2022 Studie mit dem Titel Aqualog: An Ontology-Driven Question Answering System for Organizational Semantic Intranets Seinen Höhepunkt an Zitierungen erreichte dieser Artikel in 2022 mit 1 Zitierungen.Es wurde in 3 verschiedenen Zeitschriften zitiert., 33% davon sind Open Access. Unter den verwandten Fachzeitschriften wurde diese Forschung am häufigsten von IEEE Access zitiert, mit 1 Zitierungen. Die folgende Grafik veranschaulicht die jährlichen Zitationstrends für diesen Artikel.
Zitate verwendeten diesen Artikel für Jahr