論文の概要: Best-Answer Prediction in Q&A Sites Using User Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08475v1
• Date: Thu, 15 Dec 2022 02:28:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 14:19:28.373368
• Title: Best-Answer Prediction in Q&A Sites Using User Information
• Title（参考訳）: ユーザ情報を用いたQ&Aサイトのベスト回答予測
• Authors: Rafik Hadfi, Ahmed Moustafa, Kai Yoshino, Takayuki Ito
• Abstract要約: コミュニティ質問回答 (CQA) サイトは近年, 大きく普及している。 そのような答えを見つけるための実践的な方法は、既存の回答とコメントが与えられた最高の候補を自動的に予測することです。 本稿では,質問者の背景情報やその他の特徴を用いて,最適な回答を予測するための新しい手法を用いて,この制限に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.982218441172364
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Community Question Answering (CQA) sites have spread and multiplied significantly in recent years. Sites like Reddit, Quora, and Stack Exchange are becoming popular amongst people interested in finding answers to diverse questions. One practical way of finding such answers is automatically predicting the best candidate given existing answers and comments. Many studies were conducted on answer prediction in CQA but with limited focus on using the background information of the questionnaires. We address this limitation using a novel method for predicting the best answers using the questioner's background information and other features, such as the textual content or the relationships with other participants. Our answer classification model was trained using the Stack Exchange dataset and validated using the Area Under the Curve (AUC) metric. The experimental results show that the proposed method complements previous methods by pointing out the importance of the relationships between users, particularly throughout the level of involvement in different communities on Stack Exchange. Furthermore, we point out that there is little overlap between user-relation information and the information represented by the shallow text features and the meta-features, such as time differences.
• Abstract（参考訳）: コミュニティ質問回答 (CQA) サイトは近年, 大きく普及している。 reddit、quora、stack exchangeなどのサイトは、さまざまな質問に対する答えを見つけようとする人々の間で人気を集めている。 そのような答えを見つける実践的な方法は、既存の回答やコメントに基づいて最適な候補を自動的に予測することである。 CQAでは回答予測について多くの研究がなされたが,背景情報の利用は限定的であった。 本稿では,質問者の背景情報や,テキストの内容や他の参加者との関係などの特徴を用いて,質問者の最適な回答を予測する新しい手法を用いて,この制限に対処する。 回答分類モデルはStack Exchangeデータセットを用いてトレーニングし,AUC(Area Under the Curve)メトリックを用いて検証した。 実験の結果,提案手法は,ユーザ間の関係の重要性を指摘し,特にStack Exchange上でのコミュニティの関与レベルを通じて,従来の手法を補完することがわかった。 さらに,ユーザ関係情報と,浅いテキストの特徴によって表される情報と,時間差などのメタ機能との間には重複がほとんどないことを指摘する。

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