コミュニティQAにおける良質回答の自動予測

石川大介; 酒井哲也; 関洋平; 栗山和子; 神門典子

文献

J-GLOBAL ID：201102290358961930 整理番号：11A2003762

コミュニティQAにおける良質回答の自動予測

Automatic Prediction of High-Quality Answers in Community QA

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著者 (5件)： , , , ,
資料名：
巻： 21 号： 3 ページ： 362-382 (J-STAGE) 発行年： 2011年
JST資料番号： L1843A ISSN： 0917-1436 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

コミュニティ型質問応答サイト(CQA)は,ユーザが自身の状況に応じた情報を得ることができる新たな手段である.しかし投稿された回答の質は様々であるため,その中から良質な回答を選択する方法が求められている.そこで本研究は,まず Yahoo!知恵袋データにおける良質回答を人手で分析し,その結果に基づいて良質回答自動予測システムを構築した.具体的には,「恋愛相談」「パソコン」「一般教養」「政治」の4つのカテゴリからそれぞれ無作為に50問の質問を抽出し,判定者2名によって手作業で良質回答を決定した.次に,その結果を分析し,良質回答の特徴として「詳しさ」「根拠」「丁寧さ」に基づく機械学習システムを構築した.機械学習システムの評価結果は,「パソコン」と「一般教養」カテゴリでは判定者らを上回った.「恋愛相談」と「政治」カテゴリでは,機械学習システムの評価結果は判定者らとほぼ同じであった.以上の結果から,CQAアーカイブから自動的に良質回答を発見するシステムの可能性が示唆される.(著者抄録)

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情報サービス , その他の計算機利用技術

引用文献 (24件)：

AGICHTEIN, E. Finding high-quality content in social media. Proceedings of the international conference on Web search and web data mining, 2008. 2008, 183-194
WANG, X. J. Ranking community answers by modeling question-answer relationships via analogical reasoning. Proceedings of the 32nd international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval, 2009. 2009, 179-186
SHAH, C. Evaluating and predicting answer quality in community QA. Proceeding of the 33rd international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval, 2010. 2010, 411-418
BLOOMA, M. J. Selection of the Best Answer in CQA Services. 2010 Seventh International Conference on Information Technology. 2010, 534-539
LIU, M. Predicting Best Answerers for New Questions in Community Question Answering. Web-Age Information Management. 2010, 127-138

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