【摘 要】
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[目的 /意义]旨在将社会化问答社区中碎片化的答案关联起来,并为用户提供不同主题的高质量答案和更好的知识服务.[方法/过程]首先,本研究利用Doc2vec算法计算答案之间的语义相似度,并构建答案语义网络.其次,利用Louvain算法对答案语义网络进行社区划分,并用TextRank算法抽取各个主题下文档的关键词,使用词云对每个主题进行可视化展示.最后,利用PageRank算法对聚类后的答案语义网络进行排序,从而实现答案文档的主题聚合和排序.[结果/结论]本研究使用“知乎”上的问答数据进行了实证研究.结果 表
【机 构】
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吉林大学管理学院,吉林长春130022;吉林大学管理学院,吉林长春130022;吉林大学信息资源研究中心,吉林长春130022
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[目的 /意义]旨在将社会化问答社区中碎片化的答案关联起来,并为用户提供不同主题的高质量答案和更好的知识服务.[方法/过程]首先,本研究利用Doc2vec算法计算答案之间的语义相似度,并构建答案语义网络.其次,利用Louvain算法对答案语义网络进行社区划分,并用TextRank算法抽取各个主题下文档的关键词,使用词云对每个主题进行可视化展示.最后,利用PageRank算法对聚类后的答案语义网络进行排序,从而实现答案文档的主题聚合和排序.[结果/结论]本研究使用“知乎”上的问答数据进行了实证研究.结果 表明,所提出的答案聚合和排序方法不仅能够向用户直观地展示答案之间的关联强度和各个主题答案的主要内容,还能够为用户提供分主题的答案排序结果,自动为用户筛选高质量的答案.[创新/局限]创新性地提出了答案语义网络,并基于答案语义网络,提出了一种集聚合、主题可视化和排序于一体的答案知识组织方法.
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