
クラス分類:悪い回答を判別する
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章
クラス分類:悪い回答を判別する
今ではテキストデータから有効な特徴量を抽出することができるようになりました。ここでは現実の
データを対象として、同じような分類器を作成することにします。一旦、「3章 クラスタリング:関連
のある文書を見つける」で述べた架空のWebサイトに話を戻すことにします。3章で扱ったWebサイ
トでは、ユーザは質問を投稿し、それに対して他のユーザから回答をもらうことができました。
このようなQ& Aサイトにおける課題は質問や回答の質を保つことです。
stackoverflow.com
の
ようなサイトでは、投稿された質問と回答に対して、ユーザに評価を行うように促します。その回答
(または質問)が役に立ったか、できるだけ多くのユーザから評価してもらうために、多くの工夫がな
されています。より高いポイント(評価)を得た文書は、多くのエネルギーを費やして作られた質問や
回答であることを意味します
。
回答に対しての特別な評価の方法は、質問を投稿した本人が求めていた回答に対して、報酬を与え
ることです(複数の回答に対して、報酬を与えることもあるでしょう)。質問者から“受理された”回答
には、さらに多くのポイントを与えます。そうすることで、回答をより現実的な指標で評価することが
できます。
それでは、ある質問に対してあなたが回答を書く場面を想定します。ここでは、回答を打ち込むと
すぐに、その内容が良いものかどうか判定してくれる機能について考えたいと思います。Web ...