图书情报工作 ›› 2015, Vol. 59 ›› Issue (4): 100-105.DOI: 10.13266/j.issn.0252-3116.2015.04.015

• 情报研究 • 上一篇    下一篇

附加情感特征的在线问答社区信息质量自动化评价

姜雯1, 许鑫1, 武高峰2   

  1. 1. 华东师范大学商学院信息学系 上海 200241;
    2. 北京林业大学信息学院 北京 100083
  • 收稿日期:2014-12-22 修回日期:2015-02-05 出版日期:2015-02-20 发布日期:2015-02-20
  • 通讯作者: 许鑫(ORCID:0000-0001-7020-3135),硕士研究生导师,副教授,E-mail:xxu@infor.ecnu.edu.cn
  • 作者简介:姜雯(ORCID:0000-0002-9619-2312),硕士研究生;武高峰(ORCID:0000-0002-8008-566X),硕士研究生。

Online Q&A Community Automatically Information Quality Evaluation with Sentiment Feature

Jiang Wen1, Xu Xin1, Wu Gaofeng2   

  1. 1. Department of InformationScience, Business School, East China Normal University, Shanghai 200241;
    2. College of Information, Beijing Forestry University, Beijing 100083
  • Received:2014-12-22 Revised:2015-02-05 Online:2015-02-20 Published:2015-02-20

摘要:

[目的/意义] 考察在线问答社区信息中的情感特征以及其对在线问答社区信息质量自动化评价的影响。[方法/过程] 综合以往研究,提取Yahoo! Answers中的回答信息的文本特征、用户特征、时序特征等,并提出附加情感标注的回答特征,利用Weka机器学习的方法进行信息质量自动化分类预测。[结果/结论] 结果显示,在线问答社区信息中具有一定的情感特征且情感特征的加入能够提高分类预测的准确率。

关键词: 信息质量评价, 问答社区, 机器学习, 情感分析

Abstract:

[Purpose/significance] To study the sentiment in online Q&A community and examine the effect of the sentimental features on online Q&A community information automatically quality evaluation.[Method/process] This article synthesized the previous researches, extracted the text features, user features, sequence features etc. and put forward the feature with sentiment tagging, using Weka machine learning to automatically evaluate the information quality.[Result/conclusion] The experiment result shows that the addition of sentiment feature can improve the classification prediction accuracy.

Key words: information quality evaluation, Q&A community, machine learning, sentiment analysis

中图分类号: