Forum för gemenskapsfrågor (cQA) har blivit ett populärt medium för att få svar på specifika användarfrågor från experter och erfarna användare inom ett visst ämne. För en viss fråga måste användarna dock ibland sålla igenom ett stort antal svar av låg eller irrelevant kvalitet för att ta reda på vilket svar som tillfredsställer deras informationsbehov. För att lindra detta, syftar problemet med svarskvalitetsförutsägelse (AQP) till att förutsäga kvaliteten på ett svar postat som svar på en forumfråga. Nuvarande AQP-system lär sig antingen modeller med hjälp av -a) olika handgjorda funktioner (HCF) eller b) Deep Learning (DL) tekniker som automatiskt lär sig funktionen representationer. I detta dokument föreslår vi en ny strategi för AQP känd som -"Deep Feature Fusion Network (DFFN)" som kombinerar fördelarna med både handgjorda funktioner och djupt lärande baserade system. Med tanke på ett frågesvar par tillsammans med dess metadata, en DFFN arkitektur självständigt -a) lär sig funktioner med hjälp av Deep Neural Network (DNN) och b) beräknar handgjorda funktioner utnyttjar olika externa resurser och sedan kombinerar dem med hjälp av en fullt ansluten neurala nätverk utbildade för att förutsäga kvaliteten på det givna svaret. DFFN är en end-end differentiable modell och tränas som ett enda system. Vi föreslår två olika DFFN-arkitekturer som främst varierar beroende på hur de modellerar inmatningsfrågan/svarsparet -a) DFFN-CNN som använder ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) och b) DFFN-BLNA som använder en dubbelriktad LSTM med neural uppmärksamhet (BLNA). Båda dessa föreslagna varianter av DFFN (DFFN-CNN och DFFN-BLNA) uppnår toppmoderna prestanda på standarden SemEval-2015 och SemEval-2016 referensdatauppsättningar och överträffar baslinjemetoder som individuellt använder antingen HCF eller DL-baserade tekniker ensam.
I REF föreslås en fusionsmodell som använder sig av djupinlärning och artificiella egenskaper på samma gång.
Hand in Glove: Deep Feature Fusion Network Architectures for Answer Quality Prediction in Community Question Answering
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}