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基于注意力机制的多视图图神经网络社区问答专家推荐模型
1
作者
吴丽萍
熊玮楠
+1 位作者
苏磊
王瑞
《中文信息学报》
北大核心
2025年第4期105-116,共12页
社区问答专家推荐模型包括目标问题信息提取和专家信息提取两个子任务,现有研究通过计算目标问题与专家信息之间的相关性得分来为目标问题推荐合适的专家回答者。然而,现有研究通常在单一的问题标题视图上展开,往往忽略了问题标签、正...
社区问答专家推荐模型包括目标问题信息提取和专家信息提取两个子任务,现有研究通过计算目标问题与专家信息之间的相关性得分来为目标问题推荐合适的专家回答者。然而,现有研究通常在单一的问题标题视图上展开,往往忽略了问题标签、正文视图所蕴含的互补信息,并且没有从专家信息中学习出对应于目标问题的知识能力。为了充分计算目标问题与专家信息之间的相关性,该文提出了一种基于注意力机制的多视图图神经网络社区问答专家推荐模型,使用多视图图神经网络学习目标问题集和专家问题集的多视图表示,使用注意力机制学习专家对应于目标问题的知识能力。实验结果表明,在两个公开数据集上,该文提出的方法均优于基准方法。
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关键词
社区问答
专家推荐
多视图图神经网络
注意力机制
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题名
基于注意力机制的多视图图神经网络社区问答专家推荐模型
1
作者
吴丽萍
熊玮楠
苏磊
王瑞
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
出处
《中文信息学报》
北大核心
2025年第4期105-116,共12页
基金
国家自然科学基金(62166021)。
文摘
社区问答专家推荐模型包括目标问题信息提取和专家信息提取两个子任务,现有研究通过计算目标问题与专家信息之间的相关性得分来为目标问题推荐合适的专家回答者。然而,现有研究通常在单一的问题标题视图上展开,往往忽略了问题标签、正文视图所蕴含的互补信息,并且没有从专家信息中学习出对应于目标问题的知识能力。为了充分计算目标问题与专家信息之间的相关性,该文提出了一种基于注意力机制的多视图图神经网络社区问答专家推荐模型,使用多视图图神经网络学习目标问题集和专家问题集的多视图表示,使用注意力机制学习专家对应于目标问题的知识能力。实验结果表明,在两个公开数据集上,该文提出的方法均优于基准方法。
关键词
社区问答
专家推荐
多视图图神经网络
注意力机制
Keywords
CQA
expert recommendation
multi view graph neural network
attention mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于注意力机制的多视图图神经网络社区问答专家推荐模型
吴丽萍
熊玮楠
苏磊
王瑞
《中文信息学报》
北大核心
2025
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