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Learning to Rankを用いたQAサイトにおけるベストアンサーの推定
○長野敬介,青野雅樹(豊橋技科大)
近年,ユーザ同士が質問や回答をやりとりして情報を得ることの
できるYahoo!知恵袋や教えて!gooなどの質問応答サイト(QAサイト)
における質問解答コンテンツ(以下QAコンテンツ)には多くの質問が
投稿され,各質問には回答が投稿される.その中から質問者は
ベストアンサーと呼ばれる,質問者にとっての最良の回答が決められる.
しかし,質問に寄せられる回答は複数存在するものもあり質問者は
その中から妥当だと考えられるベストアンサーを決めなくてはならない.
そこで本研究ではLearning to rankを用いてベストアンサーを推定する研究を行う.

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