I detta dokument presenterar vi en ram för frågesvårigheter och expertbedömningar (QDEE) på EU:s frågesajter (CQA) som Yahoo! Svar och Stack Overflow, som tar itu med en grundläggande utmaning i crowdsourcing: hur man på lämpligt sätt rutt och tilldela frågor till användare med lämplig expertis. Detta problemområde har varit föremål för mycket forskning och omfattar såväl språkagnostiska som språkmedvetna lösningar. Vi tar med oss en viktig språk-agnostisk insikt: att användare får expertis och därför tenderar att ställa och svara på svårare frågor med tiden. Vi använder denna insikt inom den populära konkurrens (riktad) grafmodellen för att uppskatta frågesvårigheter och användarexpertis genom att identifiera nyckel hierarkisk struktur inom nämnda modell. Ett viktigt och nytt bidrag här är tillämpningen av "social vånda" på denna problematik. Svårighetsgraderna för nyutskickade frågor (kallstartsproblemet) uppskattas med hjälp av vårt QDEE-ramverk och ytterligare textfunktioner. Vi föreslår också en modell för att skicka nyutskickade frågor till lämpliga användare baserat på svårighetsnivån i frågan och kompetensen hos användaren. Omfattande experiment på verkliga världen CQAs såsom Yahoo! Svar och Stack Overflow data visar den förbättrade effektiviteten i vår strategi över moderna state-of-the-art modeller.
Nyligen, Sun et al. REF ) noterade att användare vanligtvis får expertis över flera interaktioner med CQA och tenderar att ställa svårare frågor inom samma domän över tid, som kallas Expertise Gain Acsumtion (EGA).
QDEE: Question Difficulty and Expertise Estimation in Community Question Answering Sites
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}