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J-GLOBAL ID：201702238002748631   整理番号：17A1352430

価値のある議論を予測するためのQ&Aコミュニティにおけるモデリング専門家挙動【Powered by NICT】

Modelling Experts Behaviour in Q&A Communities to Predict Worthy Discussions

著者 (4件)： Procaci Thiago B. ,  Siqueira Sean W. M. ,  Nunes Bernardo Pereira ,  Nurmikko-Fuller Terhi
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICALT  ページ： 291-295  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,オンライン議論におけるその影響を理解するために,質問応答コミュニティにおける専門家挙動を調べた。著者らの評価は,専門家が非専門家よりも助けを提供する可能性が高いことを示し,それらは議論に関与している場合,議論の品質と長さは増加する傾向があった。添加では,コミュニティにおける価値議論を予測するための二モデル(人工ニューラルネットワークと確率的勾配ブースティング)の使用を提案した。結果は,モデルのパラメータと入力データのいくつかの調整は,予測の質を有意に改善できることを示す。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *コミュニティ ,  品質 ,  *モデリング ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 入力データ ,  ブースティング ,  質問応答 ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 価値 ,  議論 ,  予測 ,  コミュニティ ,  モデリング ,  挙動