2019年度 第5回ゼミ(2019.4.27)

【研究状況報告:関さん】

プログラマー向け知識共有コミュニティにおける知識の質に関する研究をする中で、質を測る軸を探るために、QAサイトに関する研究論文を調査。
Q&A サイトにおけるベストアンサーを計算機が推定可能かを検証する論文を紹介。
ベストアンサー推定実験にはYahoo!知恵袋データを用いて判定者二人による推定と機械学習(SVM)による推定の比較を行っている。
研究から参考になる点は機械学習の素性に設定した、QAサイトの質を測る軸として「詳しい」「根拠」「丁寧」などである点である。
機械学習は質問ではなく回答のみを見て推定しているところから、意味解釈という意味では質を推し量るには不十分である点、ご指摘いただいた。
引き続き質を測る軸含め、データの特徴などを探すために対象とするQAサイトのデータステディを進めることと、先行研究に調査を進めるようアドバイスいただいた。