Aprendizaje semi-supervisado para la detección de respuestas informativas en preguntas procedurales

Abstract

Es bueno mi poema? No soy bueno escribiendo poesía y tengo que leer este poema en la clase de mañana. Por favor ayudenme a arreglarlo. La procastinación se apodero de mi vida, Como un cuchillo, rebano mis calicaciones a la mitad. No voy a procrastinar nunca m as, repite mi mente, Pero todav a lo hago, Y la lista de todo lo que tengo que hacer crece. Twitter, Instagram y Snapchat necesitan ser desechados, Si quiero terminar este mes de trabajo atrasado. Tabla 1.1: Ejemplo de una pregunta realizada en Yahoo! Answers. Con el crecimiento de Internet, es cada vez m as dif cil encontrar la informaci on que estamos buscando, sobre todo cuando no sabemos la p agina exacta donde se encuentra. Una soluci on, por todos conocida, es el uso de motores de b usqueda (sitios en donde se busca informaci on en una gran cantidad de p aginas; como Google, Bing o Yahoo!) en donde escribimos, en pocas palabras, nuestra consulta. Pero esto es muy dif cil -o imposible- de realizar en algunos casos, en los que se puede recurrir a sitios especializados para realizar la pregunta y que, en base al conocimiento de otros usuarios, se les da respuesta. Por ejemplo, en Tabla 1.1, un usuario necesita que otras personas lo ayuden a mejorar el poema que ha escrito para una tarea escolar, pregunta que dif cilmente podr a ser resuelta en un motor de b usqueda. Estos tipos de sitios son llamados comunidades de pregunta-respuesta (a.k.a commu- nity question answering; cQA), en donde, a grandes rasgos, los usuarios pueden realizar preguntas de cualquier tipo y otros usuarios (algunos de ellos expertos en temas partic- ulares) las responden. En esta din amica, los usuarios que responden preguntas, suelen recibir puntos al ser seleccionada su respuesta como la mejor o al ser cali cada posi- tivamente por otros miembros de la comunidad. Otro aspecto que suelen tener estas comunidades son los votos del resto de los usuarios sobre las respuestas.