Abstrakt. Alla som ställer frågor i Community-baserade frågesvar (CQA) webbplatser som Yahoo! Svaren, Quora eller Baidus Zhidao, förväntar sig att få ett svar, och de blir frustrerade när deras frågor förblir obesvarade. Vi föreslår att ge en typ av "heads up" till frågare genom att förutsäga hur många svar, om alls, de kommer att få. Att ge en förebyggande varning till frågeställaren vid utstationeringstidpunkten bör minska frustrationseffekten och förhoppningsvis göra det möjligt för frågeställarna att formulera om sina frågor vid behov. Såvitt vi vet är detta det första försöket att förutsäga det faktiska antalet svar, förutom att förutsäga om frågan kommer att besvaras eller inte. Därför inför vi en ny förutsägelsemodell som är särskilt anpassad till hierarkiskt strukturerade CQA-platser. Vi utförde omfattande experiment på en stor corpus som omfattar 1 års svarsverksamhet på Yahoo! Svar, i motsats till en enda dag i tidigare studier. Dessa experiment visar att den F1 vi uppnådde är 24% bättre än i tidigare arbeten, främst på grund av den struktur som byggts in i den nya modellen.
Dror m.fl. Syftet med REF är att förutsäga om en fråga kommer att besvaras eller inte.
Will my question be answered? predicting Question Answerability in community question-answering sites
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}