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社區(qū)問答系統(tǒng)中問句推薦技術(shù)的研究

發(fā)布時(shí)間:2017-08-03 04:02

  本文關(guān)鍵詞:社區(qū)問答系統(tǒng)中問句推薦技術(shù)的研究


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【摘要】:隨著web2.0技術(shù)的發(fā)展,出現(xiàn)越來越多的應(yīng)用幫助用戶區(qū)交換觀點(diǎn)和分享知識(shí),在這些web2.0的平臺(tái)中,社區(qū)問答系統(tǒng)成為一枝獨(dú)秀,吸引著越來越多的用戶參與其中,它彌補(bǔ)了傳統(tǒng)搜索引擎只能給用戶提供簡(jiǎn)單的檢索結(jié)果,而無法給用戶提供交互式的體驗(yàn)。同時(shí)也彌補(bǔ)了傳統(tǒng)問答系統(tǒng)只是簡(jiǎn)單機(jī)械的回答問題,并沒有更好的為用戶提供貼切的服務(wù)。對(duì)于社區(qū)問答系統(tǒng)中每一個(gè)用戶來說,他們都是自由的,可以自由的提出自己感興趣的問題,同時(shí)也可以對(duì)自己關(guān)心的問題進(jìn)行回答,還可以對(duì)自己感興趣的問題進(jìn)行討論,強(qiáng)大的交互性促進(jìn)了社區(qū)問答系統(tǒng)的迅速發(fā)展。為了幫助用戶快速找到他們感興趣的問題,能夠發(fā)現(xiàn)新提出來的問題并進(jìn)行回答,問句推薦技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。由于在社區(qū)問答系統(tǒng)中用戶具有問題提出者和問題回答者的雙重角色,本文首先提出一種融合用戶雙角色和用戶問句關(guān)系的問句推薦方法,該方法主要利用PLSA模型根據(jù)用戶歷史回答的問題和提問的問題去剖析用戶在系統(tǒng)中的雙角色,同時(shí)采用基于語言模型的用戶問句關(guān)系模型去深入挖掘用戶與問句之間的關(guān)系,最后融合兩者信息給用戶推薦最相關(guān)的問句。由于問句推薦的本質(zhì)就是給用戶提供與提出問題相似的問句,本文又提出一種基于用戶興趣和需求的問句推薦方法,該方法主要是利用PLSA模型根據(jù)用戶歷史回答問題的記錄去發(fā)現(xiàn)用戶的興趣,同時(shí)采用基于翻譯模型根據(jù)用戶的查詢,去預(yù)測(cè)用戶的需求。然后結(jié)合用戶的興趣和需求在問答語料庫中,推薦最相關(guān)的問句。兩種方法分別在Yahoo! Answers網(wǎng)站上抽取的真實(shí)標(biāo)注數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),并通過多角度的對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的模型取得了較好的性能。
【關(guān)鍵詞】:社區(qū)問答 問句推薦 翻譯模型 語言模型
【學(xué)位授予單位】:大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:TP391.3
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 1 緒論8-15
  • 1.1 研究背景8-11
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
  • 1.3 本文主要工作13
  • 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)13-15
  • 2 問句推薦相關(guān)理論及模型15-26
  • 2.1 問句檢索與問句推薦16
  • 2.2 問句推薦相關(guān)技術(shù)16-19
  • 2.2.1 問題分析技術(shù)16-17
  • 2.2.2 用戶分析技術(shù)17-19
  • 2.3 問句推薦相關(guān)模型19-24
  • 2.3.1 語言模型19-20
  • 2.3.2 統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯模型20-21
  • 2.3.3 PLSA模型21-23
  • 2.3.4 LDA主題模型23-24
  • 2.4 本章小結(jié)24-26
  • 3 融合用戶雙角色和用戶問句關(guān)系的問句推薦方法26-35
  • 3.1 引言26-27
  • 3.2 推薦模型概述27-30
  • 3.2.1 算法思想27-28
  • 3.2.2 基于PLSA的用戶雙角色模型28-29
  • 3.2.3 基于語言模型的用戶問句關(guān)系模型29-30
  • 3.2.4 融合用戶雙角色和用戶問句關(guān)系的問句推薦方法30
  • 3.3 實(shí)驗(yàn)測(cè)試30-34
  • 3.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)30-31
  • 3.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)31-32
  • 3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析32-34
  • 3.4 本章小結(jié)34-35
  • 4 基于用戶興趣和需求的問句推薦方法35-44
  • 4.1 引言35-36
  • 4.2 推薦模型概述36-40
  • 4.2.1 算法思想36-37
  • 4.2.2 基于PLSA的用戶興趣預(yù)測(cè)模型37-38
  • 4.2.3 基于翻譯模型的用戶需求預(yù)測(cè)模型38-40
  • 4.2.4 基于用戶興趣和需求的問句推薦模型40
  • 4.3 實(shí)驗(yàn)測(cè)試40-43
  • 4.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)40-41
  • 4.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)41
  • 4.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析41-43
  • 4.4 本章小結(jié)43-44
  • 結(jié)論44-46
  • 參考文獻(xiàn)46-50
  • 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況50-51
  • 致謝51-52

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中國重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 何靖;陳,

本文編號(hào):612508


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