识别问答门户中的专家：以 Reddit 上数据科学能力为例的研究
计算机与社会
2023-06-28 v2
摘要
问答（Q&A）平台取得成功不可或缺的关键在于其用户针对各类感兴趣主题所发布的具有挑战性的问题提供高质量答案。十余年来，专家发现问题在信息检索研究中备受关注。基于在多个问答门户中专家识别方面遇到的空白，我们考察了在 Reddit 上识别数据科学专家的可行性。我们的方法基于人工标注结果，其中两位数据科学专家不仅标注了专家与非专家评论，还标注了超出范围（out-of-scope）的评论，这是对文献的新贡献，使得能够识别网络门户中更多类别的评论。我们提出了一种半监督方法，在训练过程中将 1,113 条已标注评论与 100,226 条未标注评论相结合。所提出的模型利用了每位用户的活动行为，包括自然语言处理（NLP）、众包与用户特征集。我们得出结论：NLP 与用户特征集对更好识别这三类评论贡献最大，这意味着该方法可在该领域内良好泛化。最后，我们通过呈现 Reddit 中不同类型的用户作出了新颖贡献，这为许多未来研究方向开辟了道路。
引用
@article{arxiv.2204.04098,
title = {Identifying Experts in Question & Answer Portals: A Case Study on Data Science Competencies in Reddit},
author = {Sofia Strukova and José A. Ruipérez-Valiente and Félix Gómez Mármol},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.04098},
year = {2023}
}