【摘 要】
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针对社会化问答平台中答案良莠不齐的问题,建立基于用户画像的答案质量评估模型,帮助用户优先获取高质量答案。首先提取用户特征,构建问答平台中的用户画像,然后训练基于用户
【基金项目】
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2018年度国家社科基金重点项目“面向国家发展与安全决策的情报服务创新研究”(18ATQ003)
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针对社会化问答平台中答案良莠不齐的问题,建立基于用户画像的答案质量评估模型,帮助用户优先获取高质量答案。首先提取用户特征,构建问答平台中的用户画像,然后训练基于用户画像和问答文本特征的逻辑回归模型,用于评估答案质量。随机选择知乎平台中情报学相关问答进行实验,用AUC值评价模型效果。基于用户画像的答案质量评估模型AUC值为0.884,能够有效识别答案质量,而且识别效果优于仅使用答案文本特征的逻辑回归模型。文章构建的答案质量评估模型有着较好效果,能够帮助用户区分社会化问答平台中的答案质量。
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