面向化工领域社区问答的答案质量预测研究

海川化工论坛是化工领域最具权威性的问答及社交网站,但随着问答社区规模的增大,用户专业水平差异明显,导致问题回答质量参差不齐,提问者对答案筛选辨别难度大大增加.通过分析海川化工论坛问答相关数据,从答案的文本特征和基于网络表示学习的用户特征两个方面构建答案特征.利用因子分解机(FM)算法构建了答案质量预测模型.实验结果表明,用该方法构建的化工问题答案预测模型得到的答案选择准确率相比深度学习模型有了明显提升.

基于用户回答顺序的社区问答答案质量预测研究

近年来,随着互联网的普及和知识爆炸性的增长,社区问答网站积累了大量的用户和内容,同时也产生了大量的低质量文本,极大地影响了用户检索满意答案的效率,因此如何提升答案质量预测的性能十分重要。目前,社区问答答案质量预测方面的研究大都是使用点方式(pointwise)来实现分类模型,但由于问题的难度不同,对答案的要求也有所差异,使用点方式会忽略掉部分答案的特点,所以该文使用点对方式(pairwise)来预测答案质量。另外,已有的研究工作表明,社区问答中同一问题下的答案数量特征对答案质量预测没有效果,甚至有冗余作用。对于时间差也有相同的结论,即不能提升预测性能。该文提出了一种将上述两者结合在一起的新特征,实验结果表明,该特征能显著提高社区问答答案质量预测的性能。

中文社区问答中问题答案质量评价和预测

知识共享型网站为自动问答系统带来了新的研究契机。但用户提供的问题及其答案质量参差不齐,在提供有用信息的同时可能包含各种无关甚至恶意的信息。对此类信息进行判别和过滤,并选取高质量的问题与答案对,有助于在基于社区的自动问答系统中重用相关问题的答案以提高问答系统的服务质量。首先从中文社区问答网站上抓取大量问题及答案,利用社会网络的方法对提问者和回答者的互动关系及特点进行了统计与分析。然后基于给定的问答质量判定标准,对3000多个问题及其答案进行了人工标注。并通过提取文本和非文本两类特征集,利用机器学习算法设计和实现了基于特征集的问答质量分类器。试验结果表明其精度和召回率均在70%以上。最后分析了影响社区网络中问答质量的主要因素。