[发明专利]一种基于循环神经网络的社区问答专家推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于循环神经网络的社区问答专家推荐方法，其包括：对数据进行预处理；对所述问答社区所对应的全部用户进行候选专家筛选；构建各所述候选专家所对应的专家用户档案；基于特定领域知识的词向量训练获得词向量查找表；基于循环神经网络模型进行特征表示学习并构建社区问答专家推荐模型；基于构建社区问答专家推荐模型，确定待处理问答社区中的新的问题所对应的专家推荐顺序。本发明能有效地表示句子的语法和语义信息并且能够挖掘句子级别的高层次特征，减少了人工干预，并能进行自动的训练和学习。

主权项

1.一种基于循环神经网络的社区问答专家推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取待处理问答社区所对应的一定时期内的Stack Overflow数据集中的数据并进行预处理；所述数据至少包括Stack Overflow数据集中标签为R语言的语料；步骤2、对所述问答社区所对应的全部用户进行候选专家筛选，所述候选专家为待处理问答社区所对应的一定时期内的Stack Overflow数据集中其至少一个问题的回答被评选为最佳回答的用户，所述筛选至少包括基于统计分析的方法，对所述用户以其回答被评选为最佳回答的数量自多至少的顺序进行排列后，按照所设定筛选数量依次选择出相应的用户作为候选专家；步骤3、构建各所述候选专家所对应的专家用户档案即获取每一所述候选专家回答过的问题中被选为最佳答案的全部的问题数据，并以所获取的问题数据中的问题的标签、问题的标题、问题的主体内容以及三者间的任意组合形式作为档案标识组建对应的专家用户档案；步骤4、基于特定领域知识的词向量训练获得词向量查找表；步骤5、基于循环神经网络模型进行特征表示学习并构建社区问答专家推荐模型；步骤6、基于构建社区问答专家推荐模型，确定待处理问答社区中的新的问题所对应的专家推荐顺序。