Trong nghiên cứu này tập trung giải quyết bài toán xếp hạng lại các câu trả lời của người dùng trong các trang web hỏi đáp cộng tôi thực hiện trích rút nhiều loại đặc trưng quan trọng từ mỗi cặp câu hỏi – câu trả lời nhằm đánh giá chính xác sự liên quan giữa chúng, sau đó chúng tôi xây dựng mô hình để phân loại và xếp hạng các câu trả lời theo độ liên quan của chúng với câu hỏi. Các kết quả thực nghiệm trên bộ dữ liệu cung cấp bởi SemEval 2016 cho thấy những đề xuất của chúng tôi cho kết quả cao hơn so với các nghiên cứu trước đó. | Journal of Science of Lac Hong University Special issue (11/2017), pp. 45-49 Tạp chí Khoa học Lạc Hồng Số đặc biệt ( 11/2017), tr. 45-49 XẾP HẠNG CÂU TRẢ LỜI TRONG CÁC TRANG WEB HỎI ĐÁP CỘNG ĐỒNG Ranking related answers in communityquestion answer sites Nguyễn Văn Tú1, Trần Thị Quyên2 1tuspttb@, 2quyencdsl@ 1 Trường Đại học Tây Bắc, Sơn La, Việt Nam Cao đẳng Sơn La, Sơn La, Việt Nam 2Trường Đến tòa soạn: 23/05/2017; Chấp nhận đăng: 17/08/2017 Tóm tắt. Các trang web hỏi đáp cộng đồng có chứa một lượng lớn thông tin hỏi-đáp có giá trị sinh ra bởi những người sử dụng. Trong các trang web hỏi đáp cộng đồng, người dùng có thểgửi các câu hỏi, trả lời các câu hỏi của người khác và cung cấp thông tin phản hồi cho những câu hỏi/câu trả lời. Trong nghiên cứu này chúng tôi tập trunggiải quyết bài toánxếp hạng lại các câu trả lời của người dùngtrong các trang web hỏi đáp cộng tôi thực hiện trích rút nhiều loại đặc trưng quan trọng từ mỗi cặp câu hỏi – câu trả lờinhằm đánh giá chính xác sự liên quan giữa chúng, sau đó chúng tôi xây dựng mô hình để phân loại và xếp hạng các câu trả lời theo độ liên quan của chúng với câu hỏi. Các kết quả thực nghiệm trên bộ dữ liệu cung cấp bởi SemEval 2016 cho thấy những đề xuất của chúng tôi cho kết quả cao hơn so với các nghiên cứu trước đó. Từ khóa: Hỏi đáp cộng đồng; Hệ thống hỏi đáp tự động; Xếp hạng câu trả lời; Trích rút đặc trưng Abstract. Community question - answer sites contain large amounts of valuable question - answer information generated by users. In community question answer sites, users can submit questions, answer other people's questions, and provide feedback on their questions/answers. In this study, we focused on solving the problem of ranking answers in community question answer sites. We extracted a variety of important features from each question - answer pair to accurately assess the relevance of them, then we built the model to classify and ranking answers according to their .
