Exploitation de bases connaissances non structurées pour les sites Web questions réponses
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La récupération des connaissances est un problème de longue date qui pose le défi de traiter des données en langage naturel. Ces données sont produites et consommées par des humains et sont donc ambiguës et non structurées par nature. Des études récentes se sont concentrées sur l'utilisation de données non structurées comme sources de réponses, avec des résultats intéressants. Nous avons utilisé les données publiques de Stack Overflow et recherché des réponses dans des sources externes. Les résultats ont montré que cette approche est réalisable. En outre, nous avons exploré des modèles d'apprentissage automatique et avons pu améliorer les résultats de base en exploitant les informations de balisage prédites à partir de nouvelles questions.
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La récupération des connaissances est un problème de longue date qui pose le défi de traiter des données en langage naturel. Ces données sont produites et consommées par des humains et sont donc ambiguës et non structurées par nature. Des études récentes se sont concentrées sur l'utilisation de données non structurées comme sources de réponses, avec des résultats intéressants. Nous avons utilisé les données publiques de Stack Overflow et recherché des réponses dans des sources externes. Les résultats ont montré que cette approche est réalisable. En outre, nous avons exploré des modèles d'apprentissage automatique et avons pu améliorer les résultats de base en exploitant les informations de balisage prédites à partir de nouvelles questions.
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