社群問答資料庫答案擷取之研究

本論文研究社群問答資料庫中的答案擷取機制，由於社群問答網站的使用者必須等待其他網友來回答，為了解決這種情況，由既有的資料庫中擷取答案來提供給使用者，不但可以省去等待時間，亦可以減少重複發問的情形。在本論文中，我們提出兩種不同的答案擷取，主題式答案擷取以及詞彙關聯式答案擷取。主題式答案擷取，將答案先分為幾個主題，依據使用者問題來挑選合適的主題，最後在該主題中進行問題與答案的相似度計算，並傳回答案給使用者。在相似度計算的部分又有三種不同的計算方式，分別是傳統資訊檢索、句子層次計算、以及翻譯模型計算。傳統資訊檢索以文章為單位計算問句與答案的相似度成績；句子層次便是將計算的對象縮小為句子，再由句子之間互相影響相似度成績，加總為答案的相似度；翻譯模型則是將問題翻譯成為虛擬的答案，再進而計算虛擬答案與答案文章的相似度。詞彙關聯式答案擷取，建立問題詞彙以及答案詞彙兩兩之間的關聯，評估其關聯的強弱而得到詞彙關聯度。詞彙關聯度有三個部分組成：問題詞彙權重、關聯重要性、以及答案詞彙鑑別度。藉由詞彙關聯度的大小，計算使用者問題以及答案文章之間的相似度成績，傳回答案給使用者。實驗結果以詞彙關聯度的正確率最高，達到55.72%。主題式答案擷取的實驗結果，經改善後也能夠達到50.52%的正確率。

關鍵字

資訊檢索；自動問答系統；社群問答網站；答案擷取

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Information Retrieval ； Answering System ； Question Answering ； Community-Based Service ； Answering Retrieval

參考文獻

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