Svar på gemenskapsfrågor (cQA) är en ny tillämpning av kvalitetssäkring i sociala sammanhang (t.ex. forum). Den presenterar nya intressanta utmaningar och forskningsriktningar, t.ex. att utnyttja beroendena mellan de olika kommentarerna i en tråd för att välja det bästa svaret på en given fråga. I detta dokument utforskade vi två sätt att modellera sådana beroenden: (i) genom att utforma specifika funktioner som tittar globalt på tråden, och (ii) genom att tillämpa strukturförutsägelsemodeller. Vi utbildade och utvärderade våra modeller på data från SemEval-2015 Task 3 om svarsval i cQA. Våra experiment visar att: (i) tråd-nivå funktioner konsekvent förbättra prestanda för en mängd olika modeller maskininlärning, vilket ger state-of-the-art resultat; och (ii) sekventiella beroenden mellan svarsetiketter fångas av strukturerade förutsägelser modeller är inte tillräckligt för att förbättra resultaten, vilket tyder på att mer information behövs i den gemensamma modellen.
Samtidigt utnyttjade REF beroendet mellan trådkommentarerna för att ta itu med samma uppgift.
Thread-Level Information for Comment Classification in Community Question Answering
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}