Weimer, Markus ; Gurevych, Iryna ; Mühlhäuser, Max (2007)
Automatically Assessing the Post Quality in Online Discussions on Software.
45th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2007). Prague, Czech Republic (06.2007)
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie
Kurzbeschreibung (Abstract)
Assessing the quality of user generated content is an important problem for many web forums. While quality is currently assessed manually, we propose an algorithm to assess the quality of forum posts automatically and test it on data provided by Nabble.com. We use state-of-the-art classification techniques and experiment with five feature classes: Surface, Lexical, Syntactic, Forum specific and Similarity features. We achieve an accuracy of 89% on the task of automatically assessing post quality in the software domain using forum specific features. Without forum specific features, we achieve an accuracy of 82%.
| Typ des Eintrags: | Konferenzveröffentlichung |
|---|---|
| Erschienen: | 2007 |
| Autor(en): | Weimer, Markus ; Gurevych, Iryna ; Mühlhäuser, Max |
| Art des Eintrags: | Bibliographie |
| Titel: | Automatically Assessing the Post Quality in Online Discussions on Software |
| Sprache: | Englisch |
| Publikationsjahr: | 2007 |
| Verlag: | Association for Computational Linguistics |
| Buchtitel: | Proceedings of the 45th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics Companion Volume Proceedings of the Demo and Poster Sessions |
| Veranstaltungstitel: | 45th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2007) |
| Veranstaltungsort: | Prague, Czech Republic |
| Veranstaltungsdatum: | 06.2007 |
| URL / URN: | https://aclanthology.org/P07-2032/ |
| Zugehörige Links: | |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | Assessing the quality of user generated content is an important problem for many web forums. While quality is currently assessed manually, we propose an algorithm to assess the quality of forum posts automatically and test it on data provided by Nabble.com. We use state-of-the-art classification techniques and experiment with five feature classes: Surface, Lexical, Syntactic, Forum specific and Similarity features. We achieve an accuracy of 89% on the task of automatically assessing post quality in the software domain using forum specific features. Without forum specific features, we achieve an accuracy of 82%. |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 20 Fachbereich Informatik 20 Fachbereich Informatik > Telekooperation 20 Fachbereich Informatik > Ubiquitäre Wissensverarbeitung 03 Fachbereich Humanwissenschaften 03 Fachbereich Humanwissenschaften > Institut für Allgemeine Pädagogik und Berufspädagogik 03 Fachbereich Humanwissenschaften > Institut für Allgemeine Pädagogik und Berufspädagogik > Allgemeine Pädagogik mit dem Schwerpunkt Bildung und Technik Zentrale Einrichtungen 03 Fachbereich Humanwissenschaften > Institut für Allgemeine Pädagogik und Berufspädagogik > Allgemeine Pädagogik mit dem Schwerpunkt Bildung und Technik > Graduiertenkolleg E-Learning |
| Hinterlegungsdatum: | 20 Nov 2008 08:27 |
| Letzte Änderung: | 06 Nov 2024 11:10 |
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