TÌM KIẾM CÂU HỎI CÓ Ý NGHĨA TỪ CÁC TRANG WEB HỎI ĐÁP CỘNG ĐỒNG

Tóm tắt

Tóm tắt: Các trang web hỏi đáp cộng đồng có chứa một lượng lớn thông tin hỏi-đáp có giá trị sinh ra bởi những người sử dụng. Trong các trang web hỏi đáp cộng đồng, người dùng có thể gửi các câu hỏi, trả lời các câu hỏi của người khác và cung cấp thông tin phản hồi cho những câu hỏi/câu trả lời. Trong nghiên cứu này chúng tôi sử dụng tiếp cận học máy nhằm tìm kiếm những câu hỏi có ý nghĩa từ các trang web hỏi đáp cộng đồng. Những câu hỏi này cùng với các câu trả lời tốt nhất của chúng sẽ là nguồn dữ liệu quan trọng cho xây dựng cơ sở tri thức, truy hồi thông tin và hỏi đáp non-factiod. Chúng tôi thực hiện trích rút những đặc trưng quan trọng từ mỗi luồng hỏi-đáp cũng như thông tin của người sử dụng và xây dựng mô hình phân loại để xác định được những câu hỏi có ý nghĩa. Các thực nghiệm được xây dựng trên tập dữ liệu trích rút từ trang web hỏi đáp cộng đồng Yahoo! Answer đã chỉ ra tính hiệu quả của phương pháp đề xuất của chúng tôi.
Từ khóa: hỏi đáp cộng đồng, hỏi đáp tự động, phân loại, support vector machine.