程序员技术问答网站已经成为当今社会重要的知识共享平台,Stack Overflow（简称SO）作为当下热门的程序员问答网站,拥有千万级用户,数以亿计的帖子,积累了大量有价值软件工程知识。技术知识最大的特点就是更新频繁,随着时间的推移,网站内分享的技术知识可能会过时,这些过时的信息如果没有被明确标注或记录,可能会误导求助的用户,造成开发事故。网站中过时内容的积累会严重影响网站内容质量,但是目前Stack Overflow还没有有效的机制来处理该问题。本研究借助深度学习算法解决这一难题。随着越来越多的决策移交给深度学习算法,模型的可解释性成为决定用户是否信任模型判断结果的关键因素。深度学习模型端到端的黑盒设计,使得用户无法理解的模型决策依据、验证决策的可靠性。注意力机制的出现增加了模型的可解释性,即计算模型对样本集中注意力的范围并给予高权重,而对于无关的部分则分配较低的权重。但是注意力机制的显著性特征提取方法在对模型进行可解释性研究中性能显著的同时只能应用在部分模型,例如分类模型fast Text、Text CNN,在模型的结构中文本位置信息丢失,无法或只能有限的应用注意力机制。本文针对fast Text与Text CNN模型提出一种新的显著性特征可视化方法,同时应用注意力机制的LSTM模型,分别进行可视化方法研究。可视化是为了下一步的可解释性做了一个研究基础。本文基于自然语言处理领域中的文本分类任务,以Stack Overflow作为过时知识挖掘的场景,进行过时答案文本信息挖掘技术的研究。（1）数据集获取:本文从Stack Exchange Data Dump网站下载Stack Overflow的数据集。通过大量观察与分析,结合过时特征与数据特性,选定答案贴为过时知识的抽取对象。（2）数据筛选规则:本研究采取启发式方法,设定过时与非过时数据的规则,从千万级别的数据集中抽取过时数据。（3）数据清洗:针对Stack Overflow数据特性,进行数据的预处理。提取过时数据样本（共计542511条,过时数据的准确度达98%）,对数据进行定量定性分析,探究标签与时效性之间的潜在联系,并对过时原因和过时知识进行分类。（4）模型改进与运用:鉴于过时数据准确度低的缺点,实验运用可解释性的模型,来评估模型训练的结果的有效性。因此本文基于fast Text与Text CNN非序列的模型提出了一种新的显著性特征可视化方法。另外,运用注意力机制的biLSTM模型,对注意力权重参数提取,进行了基于注意力机制的可视化方法研究。（5）实验结果分析:实验最终训练出一组具有可解释性功能、判别过时答案的模型。该方法通过标注对模型判别起到决定性作用的过时关键词,将模型判别的结果与可视化标注的特征比较,以确定模型判定的准确性,并能解释模型做出错误判断的原因。最后,将三种模型的性能进行评估。研究结果表明,基于规则的数据提取方法能够准确地获取过时数据的同时,分析了基于注意力机制的提取方法的缺陷以及模型做出错误判断的原因。三种模型可以有效地标注过时特征,判定的结果与标注的特征信息效果一致。对Stack Overflow的过时答案文本信息挖掘技术的研究,将有助于提高Stack Overflow社区内容质量,帮助用户辨别过时信息。最后本文建议Stack Overflow发展该方法来鼓励整个网络社区维护答案。