Resumen

Los foros en línea se han convertido en la principal fuente de conocimiento en Internet, ya que constantemente se llenan de datos. En la mayoría de los casos, una pregunta en un foro web recibe varias respuestas, lo que hace imposible para el autor de la pregunta obtener la respuesta más adecuada. Por lo tanto, un problema importante es cómo extraer automáticamente las respuestas más apropiadas y de alta calidad en un hilo. Estudios previos han utilizado diferentes combinaciones de características léxicas y no léxicas para recuperar las respuestas más relevantes de los foros de discusión, por lo tanto, no hay un conjunto estándar/general de características que se puedan utilizar de manera efectiva para la clasificación de respuestas relevantes. Sin embargo, este estudio propuso un modelo de detección de respuestas que se basa exclusivamente en características léxicas y utiliza un clasificador de bosque aleatorio para la clasificación de respuestas en tableros de discusión. Los resultados experimentales mostraron que el modelo propuesto de detección de respuestas superó a la técnica base y a otros algoritmos de aprendizaje autom

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Foros en línea; Conocimiento; Datos; Respuestas; Respuestas; Clasificador
• Keywords:Online forums; Knowledge; Data; Responses; Answers; Classifier