非CQAプラットフォームにおける社会的QA【JST・京大機械翻訳】

Herrera Jose; Herrera Jose; Parra Denis; Parra Denis; Poblete Barbara; Poblete Barbara

文献

J-GLOBAL ID：202002260309215327 整理番号：20A0451083

非CQAプラットフォームにおける社会的QA【JST・京大機械翻訳】

Social QA in non-CQA platforms

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資料名：
巻： 105 ページ： 631-649 発行年： 2020年
JST資料番号： A0620C ISSN： 0167-739X 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

コミュニティ量子化(cQA)サイトは,ユーザのコミュニティ間の質問と回答の交換のために特別に設計されたプラットフォームとして出現した。ユーザはcQAサイトにおいて良好な品質応答を見出す傾向があるが,マイクロブログプラットフォームのような他のタイプの社会的サイトにおいて,QAの有意な量にも関わっているという証拠がある。研究は,それらが現在のイベントに関する最新の情報を含んでいるので,これらの非特異的QAソーシャルネットワークに対して,ユーザは,それらの急速な情報伝搬と社会的信頼によっても,社会的ネットワークを提供することを示している。この意味で,著者らは,マイクロブログプラットフォームがQA情報検索タスクのための情報の新しい貴重な情報源として出現できることを提案する。しかしながら,著者らは,マイクロブログにおける利用のために,従来のcQAプラットフォームにおける関連する答えを自動的に検索するために,既存のアプローチを転送することは簡単ではないことを見出した。これは,雑音や非常に短いテキスト長のような従来のcQAのものからマイクロブログデータを区別するユニークな特性があるために起こる。本研究では,(1)マイクロブログデータを用いてQAタスクに対する適切な回答を自動的に提供することができ,さらに,(2)特徴が特定の質問に対する適切な回答を見出すために最も貢献することを研究した。特に,著者らは,マイクロブログQAのための機械学習ランキングフレームワークと同様に,会話(スレッド)レベルドキュメントモデルを導入した。プロキシタスクとしてFactoid-QAを用いることにより提案の提案を検証し,Twitter会話がQAに対する関連結果を自動的に提供するために実際に使用できることを示した。QAランキングに最も寄与する異なる特徴の重要性を同定することができる。さらに,著者らの方法が,非factoid質問の領域における複雑な応答を検索することを可能にするという証拠を提供した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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