摘要
该算法提出场景：text-based QA，即给定一段文字说明，提出问题，从文字说明中找出相应答案作答。
text-based QA算法的主要步骤包含三个：1）获取可能包含答案的段落；2)候选段落的重排；3）提取信息选择答案
本文的算法主要是解决第一个步骤
算法
算法主要框架：
预处理：将文字说明切成一句一句，每句都作为第一步的候选集，设，假设query为q,得分函数为F(q,p)，IR系统（即上述三个步骤的第一步）的目标是检索出前k个p，目标函数为：
（1）
设为query q的特征，
为候选集p的特征，
是由
和
合成的(query, candidate)对的特征：
（2）
训练权重向量，使得优化目标为：
，转为：
（3），这样
相当于将query q提取特征后，先进行query expansion再采用点积与获选集计算相似度得分。下边将如何提取特征
特征
特征向量f中的一个项表示为“（KEY = value，weight）”，并且特征向量可以被视为一组这样的元组，写f（KEY = value）= weight表示特征作为关联数组的关键，θX是训练模型中特征X的权重θ。
1.问题特征
:问题词，如问题是how many，则（QWORD=how many, 1）添加到特征向量中；
：词汇答案类型（LAT），如果query有问题词：“what”或“which”这个问题的LAT被定义为问题词之后的第一个名词短语（NP）。 例如，“What is the city of brotherly love?”，该元组为（LAT = city，1）
：所有的命名实体，如：(NE-PERSON=Margaret Thatcher,1)
：tf-idf ，如
2.段落特征（即候选句特征）
：词袋，段落中任何不同的x都会产生一个特征
：命名实体类型。如果段落包含人名，则将生成（NETYPE = PERSON，1特征
特征向量算法
1.合成
首先要实现公式2，对任何的query特征向量fQ（q）= {（ki = vi，wi）}，（wi≤1）和，定义两个操作：
ki=kj表示ki和kj的值相同。
C定义：
2.映射
定义：，
，
则上式公式（3）中的t(theta)(q)得到表达
至此，通过(query, candidate)对进行训练获取theta值即可