【摘 要】
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判断问题相似是社区问答（community question answer,CQA）中很重要的一个研究方向.社区问答中的问题通常由主题和描述构成.由于社区问答的开放性,用户的提问长短不一,而问题中
【机 构】
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哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目（2014CB340503）,国家自然科学基金项目（61472105,61502120）
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判断问题相似是社区问答（community question answer,CQA）中很重要的一个研究方向.社区问答中的问题通常由主题和描述构成.由于社区问答的开放性,用户的提问长短不一,而问题中会包含大量干扰模型判断问题是否相似的背景信息.为了减少上述问题对计算问题相似度的影响,模型将关键词及问题主题视为问题的关键信息,并使用这些信息计算问题相似度.首先,在基于文本间相似及相异信息的CNN模型的基础上引入了关键词抽取技术.同时,为了更好地利用问题主题的信息,模型融合了问题主题相似度的特征.模型在SemE
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