中文社区问答中问题答案质量评价和预测

• 作者: 巢文涵 李晨 李舟军 陈小明
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 社区问答 社会网络 机器学习 问题答案质量评价和预测 人工标注
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 230-236
• 分类号: TP391.1
• 字数: 8226字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2011.06.053

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李舟军	北京航空航天大学计算机学院	136	2221	23.0	43.0
2	李晨	北京航空航天大学计算机学院	11	105	5.0	10.0
3	巢文涵	北京航空航天大学计算机学院	9	190	6.0	9.0
4	陈小明	北京航空航天大学计算机学院	5	92	4.0	5.0