A disponibilidade de conteúdo gerado por usuários em sites colaborativos de perguntas e respostas tem impulsionado o avanço de modelos de Question Answering (QA) baseados em reúso. Essa abordagem pode ser implementada por meio da tarefa de seleção de respostas (Answer Selection, AS), que consiste em encontrar a melhor resposta para uma dada pergunta em um conjunto pré-selecionado de respostas candidatas. Nos últimos anos, abordagens baseadas em vetores distribucionais e em redes neurais profundas, em particular em redes neurais convolutivas (CNNs), têm apresentado bons resultados na tarefa de AS. Contudo, a maioria dos modelos é avaliada sobre córpus de perguntas objetivas e bem formadas, contendo poucas palavras. Raramente estruturas textuais complexas são consideradas. Perguntas de consumidores, comuns em sites colaborativos, podem ser bastante complexas. Em geral, são representadas por múltiplas frases inter-relacionadas, que apresentam pouca objetividade, vocabulário leigo e, frequentemente, contêm informações em excesso. Essas características aumentam a dificuldade da tarefa de AS. Neste trabalho, propomos um modelo de seleção de respostas para perguntas de consumidores. São contribuições deste trabalho: (i) uma definição para o objeto de pesquisa perguntas de consumidores; (ii) um novo dataset desse tipo de pergunta, chamado MilkQA; e (iii) um modelo de seleção de respostas, chamado SlimRank. O MilkQA foi criado a partir de um arquivo de perguntas e respostas coletadas pelo serviço de atendimento de uma renomada instituição pública de pesquisa agropecuária (Embrapa). Anotadores guiados pela definição de perguntas de consumidores proposta neste trabalho selecionaram 2,6 mil pares de perguntas e respostas contidas nesse arquivo. A análise dessas perguntas levou ao desenvolvimento do modelo SlimRank, que combina representação de textos na forma de grafos semânticos com arquiteturas de CNNs. O SlimRank foi avaliado no dataset MilkQA e comparado com baselines e dois modelos do estado da arte. Os resultados alcançados pelo SlimRank foram bastante superiores aos resultados dos baselines, e compatíveis com resultados de modelos do estado da arte; porém, com uma significativa redução do tempo computacional. Acreditamos que a representação de textos na forma de grafos semânticos combinada com CNNs seja uma abordagem promissora para o tratamento dos desafios impostos pelas características singulares das perguntas de consumidores.

The increasing availability of user-generated content in community Q&A sites has led to the advancement of Question Answering (QA) models that relies on reuse. Such approach can be implemented by the task of Answer Selection (AS), which consists in finding the best answer for a given question in a pre-selected pool candidate answers. Recently, good results have been achieved by AS models based on distributed word vectors and deep neural networks that are used to rank answers for a given question. Convolutinal Neural Networks (CNNs) are particularly succesful in this task. Most of the AS models are built over datasets that contains only short and objective questions expressed as interrogative sentences containing few words. Complex text structures are rarely considered. However, consumer questions may be really complex. This kind of question is the main form of seeking information in community Q&A sites, forums and customer services. Consumer questions have characteristics that increase the difficulty of the answer selection task. In general, they are composed of multiple interrelated sentences that are usually subjective, and contains laymans terms and excess of details that may be not particulary relevant. In this work, we propose an answer selection model for consumer questions. Specifically the contributions of this work are: (i) a definition for the consumer questions research object; (ii) a new dataset of this kind of question, which we call MilkQA; and (iii) an answer selection model, named SlimRank. MilkQA was created from an archive of questions and answers collected by the customer service of a well-known public agricultural research institution (Embrapa). It contains 2.6 thousand question-answer pairs selected and anonymized by human annotators guided by the definition proposed in this work. The analysis of questions in MilkQA led to the development of SlimRank, which combines semantic textual graphs with CNN architectures. SlimRank was evaluated on MilkQA and compared to baselines and two state-of-the-art answer selection models. The results achieved by our model were much higher than the baselines and comparable to the state of the art, but with significant reduction of computational time. Our results suggest that combining semantic text graphs with convolutional neural networks are a promising approach for dealing with the challenges imposed by consumer questions unique characteristics.