多特征層次化答案質(zhì)量評(píng)價(jià)方法研究.pdf

1、隨著web2.0的快速發(fā)展，網(wǎng)上問(wèn)答社區(qū)已被廣泛的使用，其形式是用戶根據(jù)自己的需求提出問(wèn)題，其他用戶給出相應(yīng)的答案，使用戶可以更廣泛的獲取自己所需要的東西。由此產(chǎn)生了一些例如Yahoo Answer、Twitter、Facebook、百度知道等社區(qū)問(wèn)答系統(tǒng)。然而，在社區(qū)問(wèn)答中，用戶可以隨意的發(fā)表言論，不可避免的會(huì)產(chǎn)生一些低質(zhì)量信息，這些低質(zhì)量的答案出現(xiàn)在問(wèn)答系統(tǒng)中，嚴(yán)重的影響了問(wèn)答系統(tǒng)的質(zhì)量，因此，如何對(duì)答案質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)變的尤為重要。<

2、br>　　本文主要針對(duì)社區(qū)問(wèn)答系統(tǒng)中答案質(zhì)量評(píng)價(jià)方法展開研究。主要分兩方面對(duì)具體研究?jī)?nèi)容進(jìn)行介紹。
　　（1）層次分類模型
　　本文首先分析了社區(qū)問(wèn)答系統(tǒng)的特點(diǎn)以及研究現(xiàn)狀，根據(jù)前人的研究，現(xiàn)有評(píng)價(jià)答案質(zhì)量的方法大多是依據(jù)文本或非文本特征，均未注意到對(duì)于不同問(wèn)題類別影響其答案質(zhì)量評(píng)價(jià)的特征也有所不同這一現(xiàn)象。例如，對(duì)于事實(shí)類問(wèn)題，答案中往往會(huì)出現(xiàn)一些名詞，對(duì)于是非類問(wèn)題，答案中大多會(huì)出現(xiàn)“是”或者“否”，對(duì)于建議類問(wèn)題，答案

3、中一般會(huì)出現(xiàn)“我認(rèn)為”、“我覺得”等一系列詞。所以，在對(duì)答案質(zhì)量進(jìn)行分析時(shí)可以充分的利用問(wèn)題類別這一特征。在此基礎(chǔ)上，本文提出一個(gè)層次分類模型，首先分析問(wèn)題類型，針對(duì)本文數(shù)據(jù)利用句法結(jié)構(gòu)提取問(wèn)題分類的特征對(duì)問(wèn)題進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提取特定類別的焦點(diǎn)特征可以很好的去除問(wèn)句分類的噪音，提高問(wèn)題分類的精確度。然后，依據(jù)特征影響力隨問(wèn)題類型不同而不同這一客觀現(xiàn)象，并提取問(wèn)答對(duì)的文本特征、非文本特征、語(yǔ)言翻譯性特征、答案中的鏈接數(shù)四類特征，使

4、用邏輯回歸算法評(píng)價(jià)各問(wèn)題類型的答案質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)基于特征集的答案質(zhì)量分類器，取得較好的效果。最后分析了影響各問(wèn)題類型評(píng)價(jià)答案質(zhì)量的主要特征。
　?。?）結(jié)合情感分析答案質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
　　本文通過(guò)對(duì)現(xiàn)有研究成果的分析發(fā)現(xiàn)，情感分析在社區(qū)問(wèn)答系統(tǒng)中起到了關(guān)鍵作用，但現(xiàn)有研究都不能對(duì)問(wèn)答社區(qū)系統(tǒng)中問(wèn)答對(duì)的情感進(jìn)行有效分析。針對(duì)之前答案質(zhì)量評(píng)價(jià)方法研究的不足提出了結(jié)合情感分析的答案質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。該方法將基于機(jī)器學(xué)習(xí)和基于情感詞典的情感分