コミュニティQAにおける良質回答の自動予測

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概要

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コミュニティ型質問応答サイト(CQA)は，ユーザが自身の状況に応じた情報を得ることができる新たな手段である．しかし投稿された回答の質は様々であるため，その中から良質な回答を選択する方法が求められている．そこで本研究は，まず Yahoo!知恵袋データにおける良質回答を人手で分析し，その結果に基づいて良質回答自動予測システムを構築した．具体的には，「恋愛相談」「パソコン」「一般教養」「政治」の4つのカテゴリからそれぞれ無作為に50問の質問を抽出し，判定者2名によって手作業で良質回答を決定した．次に，その結果を分析し，良質回答の特徴として「詳しさ」「根拠」「丁寧さ」に基づく機械学習システムを構築した．機械学習システムの評価結果は，「パソコン」と「一般教養」カテゴリでは判定者らを上回った．「恋愛相談」と「政治」カテゴリでは，機械学習システムの評価結果は判定者らとほぼ同じであった．以上の結果から，CQAアーカイブから自動的に良質回答を発見するシステムの可能性が示唆される．

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