Sí.
Este es realmente mi proyecto principal en el que he estado trabajando desde mi primer año de estudios universitarios. Bueno, básicamente es un enfoque de procesamiento de lenguaje natural para el sistema de respuesta de preguntas causales, pero estamos trabajando para extenderlo básicamente a cualquier tipo de preguntas y respuestas . El sistema funciona, resulta que Quora puede usarse para diseñar dicho mecanismo para automatizar la respuesta a las preguntas. También se puede hacer que el sistema aprenda de sus errores utilizando los comentarios de los usuarios y el aprendizaje automático . He estado buscando una enorme base de datos de preguntas y respuestas como Quora durante bastante tiempo para probar el sistema a gran escala. Desafortunadamente, Quora aún no ha proporcionado ningún tipo de interfaz de programación de aplicaciones para descargar los datos utilizando algún tipo de licencia y permiso. Tan pronto como lo hagan, les haré saber cuán eficiente es el sistema en una base de datos tan amplia.
Entonces, en esencia, es factible. Las respuestas pueden incluso interconectarse a través de múltiples artículos y presentarse como una respuesta consolidada. Ya incorporamos enlaces de contexto y contenido de varios artículos. Sin embargo, anteriormente, teníamos que entrenar el sistema para que se ejecutara en páginas de Wikipedia y, por lo tanto, las respuestas proporcionadas eran más similares a artículos y menos respuestas. Con los datos de Quora, esperamos alcanzar nuestro objetivo.
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El esquema básico detrás de nuestro proceso es,
El DB original (Quora en este caso) se despoja de todos los pares de preguntas y respuestas . Supongamos que los nodos rojos son preguntas y los azules como respuestas. Una pregunta puede tener varias respuestas ( múltiples bordes ) y, de manera similar, una respuesta puede servir para varias preguntas. Además, un solo hilo de preguntas y respuestas puede contener más preguntas internas y pares de respuestas, y un par de preguntas y respuestas puede conducir a otros. Estos bordes se filtran para generar una respuesta limpia, bien formada, gramaticalmente libre de errores y concluyente a una pregunta. Los problemas que enfrentamos son de bordes adicionales donde la respuesta contiene más información que la requerida por la pregunta y déficit de borde donde la respuesta no es completa o concluyente . Estamos trabajando en ello. Los algoritmos de entrenamiento ayudan a eliminar / agregar bordes al gráfico . La formación gráfica y el algoritmo de aprendizaje es un secreto.
Entonces, aunque es muy factible, convertir a Quora en un AIUOE, no creo que sea tan bueno como el Dr. Know en la película. Sin embargo, lo estamos intentando.
