Gemenskapsfrågor som besvaras (CQA) har blivit en viktig tjänst på grund av CQA-arkivens popularitet på webben. Ett utmärkande drag är att CQA-tjänster vanligtvis organiserar frågor i en hierarki av naturliga kategorier. I detta dokument fokuserar vi på problemet med frågehämtning och föreslår ett nytt tillvägagångssätt, kallat grupp icke-negativ matris factorization med naturliga kategorier (GNMFNC). Detta uppnås genom att lära sig kategorispecifika ämnen för varje kategori samt delade ämnen för alla kategorier via en grupp icke-negativ matris factorization ram. Vi härleder en effektiv algoritm för att lära faktorisering, analysera dess komplexitet, och ge bevis på konvergens. Experiment utförs på en riktig värld CQA data set från Yahoo! Svar. Resultaten visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt avsevärt överträffar olika basmetoder och uppnår de senaste resultaten för frågehämtning.
I REF utvecklade de grupp icke-negativ matris factorization med lärande kategori-specifika ämnen för varje kategori samt delade ämnen i alla kategorier.
Group Non-negative Matrix Factorization with Natural Categories for Question Retrieval in Community Question Answer Archives
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}