論文の概要: Evaluating the Ebb and Flow: An In-depth Analysis of Question-Answering Trends across Diverse Platforms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05961v2
• Date: Tue, 31 Oct 2023 06:16:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 22:52:09.946015
• Title: Evaluating the Ebb and Flow: An In-depth Analysis of Question-Answering Trends across Diverse Platforms
• Title（参考訳）: ebbとフローの評価:多様なプラットフォームにわたる質問応答トレンドの詳細な分析
• Authors: Rima Hazra, Agnik Saha, Somnath Banerjee and Animesh Mukherjee
• Abstract要約: コミュニティ質問回答(Community Question Answering, CQA)プラットフォームは,クエリに対する迅速な応答をユーザに提供することで,着実に人気を集めている。 本稿では,これらの要因を,人気の高い6つのCQAプラットフォームのコンテキスト内で調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.120177239919689
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Community Question Answering (CQA) platforms steadily gain popularity as they provide users with fast responses to their queries. The swiftness of these responses is contingent on a mixture of query-specific and user-related elements. This paper scrutinizes these contributing factors within the context of six highly popular CQA platforms, identified through their standout answering speed. Our investigation reveals a correlation between the time taken to yield the first response to a question and several variables: the metadata, the formulation of the questions, and the level of interaction among users. Additionally, by employing conventional machine learning models to analyze these metadata and patterns of user interaction, we endeavor to predict which queries will receive their initial responses promptly.
• Abstract（参考訳）: コミュニティ質問回答(Community Question Answering, CQA)プラットフォームは,クエリに対する迅速な応答をユーザに提供することで,着実に人気を集めている。 これらの応答の迅速性は、クエリ固有要素とユーザ関連要素の混合に起因している。 本稿では,これらの要因を,人気の高い6つのCQAプラットフォームのコンテキスト内で調査する。 本研究は,質問に対する最初の回答を得るのに要する時間と,複数の変数(メタデータ,質問の定式化,ユーザ間のインタラクションのレベル)との相関関係を明らかにする。 さらに、従来の機械学習モデルを用いてこれらのメタデータとユーザインタラクションのパターンを分析し、どのクエリがすぐに最初のレスポンスを受け取るかを予測する。

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