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一种通过深度卷积神经网络进行社区问答网站问题质量预测的方法

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本发明提供一种通过深度卷积神经网络进行社区问答网站问题质量预测的方法：1)爬取社区问答网站中多门课程的问题网页数据集；2)抽取问题网页数据集中的问题社区特征、问题文本特征和提问者特征集合；3)基于问题社区特征定义多门课程的问题质量计算公式；4)将向量化表示的问题文本特征和提问者特征与问题质量计算公式一起作为深度卷积神经网络的输入，从而训练得到问题质量的分类标签。本发明构建深度卷积神经网络进行问题质量的预测，最终得到多门课程的高质量问题集合，方便用户学习和使用。

著录项

公开/公告号CN109165289A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-01-08

原文格式PDF
申请/专利权人西安交通大学;
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申请/专利号CN201811013087.0
发明设计人魏笔凡;郑元浩;刘均;张铎;吴蓓;张玲玲;郭朝彤;吴科炜;李鸿轩;
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申请日2018-08-31
分类号
代理机构西安通大专利代理有限责任公司;
代理人范巍
地址 710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号
入库时间 2024-02-19 06:49:52

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-02-01

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/335 申请日:20180831

实质审查的生效
2019-01-08

公开

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