JKISeason3-30

<p><strong>Do these Two Questions Have the Same Intent?</strong></p><p><strong>Challenge 30</strong></p><p><br><strong>Level: </strong>Hard<br><br><strong>Description: </strong>You work for a company that wants to improve its support for customers. Once a customer submits a question, a system should find similar questions that were submitted in the past in its database, fetch the answers that were given, and send all this data to a customer service representative. The representative should review these answers and leverage them to assist the current customer. As a first step to create this system, you should create a mechanism that recognizes whether two questions have the same intent. This will be key for finding relevant previous questions in the company’s database, leading to more effective support. Given a dataset of question pairs, annotated with whether or not they have the same intent, create a classifier that learns how to make this distinction. <strong>Hint:</strong> You can find more information about the datasets <strong>here</strong>. <strong>Hint 2:</strong> The <strong>KNIME Textprocessing extension</strong> is helpful for creating features to represent the questions.</p><p></p><p>この2つの質問の意図は同じですか？ チャレンジ30 レベル：ハード 説明 あなたは顧客サポートを改善したいと考えている企業に勤めています。 顧客が質問を送信すると、システムはデータベースから過去に送信された同様の質問を見つけ、その回答を取得し、このデータをすべてカスタマーサービス担当者に送信します。 担当者はこれらの回答を確認し、現在の顧客を支援するために活用しなければならない。 このシステムを構築する最初のステップとして、2つの質問が同じ意図を持っているかどうかを認識する仕組みを作る必要があります。 これは、会社のデータベースから関連する過去の質問を見つけるための鍵となり、より効果的なサポートにつながります。 質問のペアのデータセットが与えられ、それらが同じ意図を持っているかどうかが注釈されている場合、この区別を行う方法を学習する分類器を作成します。 ヒント: データセットに関する詳しい情報はこちらをご覧ください。 ヒント2: KNIME Textprocessingエクステンションは、質問を表現するための特徴を作成するのに役立ちます。</p>