3  基于程序自动化的评价方式

由于互联网和在线问答社区的发展，已存在的问答数目十分庞大，采用人工打分方式十分浪费人力，因此，研究者开始探索基于程序自动化的评价方式。Tian Q等人[22]提出基于从标签数据入手，用随机森林算法模型预测最佳答案，结果显示，答案相互之间的上下文信息应该是要考虑的最重要因素。孔维泽等[23] 基于时序的特征、基于问题的粒度特征以及基于百度知道用户的特征，从更多的角度对回答质量进行评测。刘高军等人[24] 分析了百度知道里面“问答对”的统计信息、文本特征、提问者和回答者之间的关系以及问题和答案之间的相关度，建立了一个 “问答对”质量分类器，该分类器可以从社会化问答系统中抽取高质量的“问答对”。李晨等人[25]利用机器学习算法设计、社会网络的方法，实现了基于特征集的问答质量分类器。姜雯等人[26] 提取 Yahoo! Answers 中的回答信息的文本特征、用户特征、时序特征等，利用Weka机器学习的方法进行信息质量自动化分类预测。来社安等人[27]利用问题和各答案之间的语义关系，计算每个答案和问题当中语言“单位”之间的相似度和权值，并引入HITS算法对权值进行调整，选取出最佳答案。

参 考 文 献

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