Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Automatically Assessing the Post Quality in Online Discussions on Software"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

Assessing the quality of user generated content is an important problem for many web forums. While quality is currently assessed manually, we propose an algorithm to assess the quality of forum posts automatically and test it on data provided by Nabble.com. We use state-of-the-art classification techniques and experiment with five feature classes: Surface, Lexical, Syntactic, Forum specific and Similarity features. We achieve an accuracy of 89% on the task of automatically assessing post quality in the software domain using forum specific features. Without forum specific features, we achieve an accuracy of 82%. .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Improve SMT Quality with Automatically Extracted Paraphrase Rules"

Báo cáo khoa học: "Automatically Learning Measures of Child Language Development"

Báo cáo khoa học: "Automatically Mining Question Reformulation Patterns from Search Log Data"

Báo cáo khoa học: "Toward Automatically Assembling Hittite-Language Cuneiform Tablet Fragments into Larger Texts"

Báo cáo khoa học: "Detecting Errors in Automatically-Parsed Dependency Relations"

Báo cáo khoa học: "Automatically Generating Term-frequency-induced Taxonomies"

Báo cáo khoa học: "Automatically generating annotator rationales to improve sentiment classification"

Báo cáo khoa học: "Automatically Extracting Polarity-Bearing Topics for Cross-Domain Sentiment Classification"

Báo cáo khoa học: "A New Dataset and Method for Automatically Grading ESOL Texts"

Báo cáo khoa học: "Automatically Evaluating Text Coherence Using Discourse Relations"
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.