Tìm kiếm câu hỏi có ý nghĩa từ các trang web hỏi đáp cộng đồng

TẠP CHÍ KHOA HỌC 
Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Số 10 (9/2017) tr 104 - 113 
104 
TÌM KIẾM CÂU HỎI CÓ Ý NGHĨA 
TỪ CÁC TRANG WEB HỎI ĐÁP CỘNG ĐỒNG 
Nguyễn Văn Tú, Hoàng Thị Lam, Nguyễn Thị Thanh Hà13 
Trường Đại học Tây Bắc 
Tóm tắt: Các trang web hỏi đáp cộng đồng có chứa một lượng lớn thông tin hỏi - đáp có giá trị sinh ra 
bởi những người sử dụng. Trong các trang web hỏi đáp cộng đồng, người dùng có thể gửi các câu hỏi, trả lời 
các câu hỏi của người khác và cung cấp thông tin phản hồi cho những câu hỏi/câu trả lời. Trong nghiên cứu này 
chúng tôi sử dụng tiếp cận học máy nhằm tìm kiếm những câu hỏi có ý nghĩa từ các trang web hỏi đáp cộng 
đồng. Những câu hỏi này cùng với các câu trả lời tốt nhất của chúng sẽ là nguồn dữ liệu quan trọng cho xây 
dựng cơ sở tri thức, truy hồi thông tin và hỏi đáp non - factiod. Nghiên cứu thực hiện trích rút những đặc trưng 
quan trọng từ mỗi luồng hỏi - đáp cũng như thông tin của người sử dụng và xây dựng mô hình phân loại để xác 
định được những câu hỏi có ý nghĩa. Các thực nghiệm được xây dựng trên tập dữ liệu trích rút từ trang web hỏi 
đáp cộng đồng Yahoo! Answer đã chỉ ra tính hiệu quả của phương pháp đề xuất của chúng tôi. 
Từ khóa: Hỏi đáp cộng đồng, hỏi đáp tự động, phân loại, support vector machine. 
1. Tổng quan 
Trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và truy xuất thông tin, vấn đề hỏi - đáp đã thu 
hút nhiều sự chú ý trong những năm qua. Tuy nhiên, các nghiên cứu về hỏi - đáp chủ yếu tập 
trung vào việc tìm câu trả lời chính xác cho câu hỏi factoid được trích rút từ các tài liệu liên 
quan. Đánh giá nổi tiếng nhất về nhiệm vụ hỏi - đáp factoid là hội nghị truy hồi văn bản (Text 
REtrieval Conference-TREC
(1)). Các câu hỏi và câu trả lời được phát hành bởi TREC đã trở 
thành nguồn dữ liệu quan trọng cho các nhà nghiên cứu trong việc nghiên cứu xây dựng các 
hệ thống hỏi đáp tự động [10]. Tuy nhiên, khi phải đối mặt với các câu hỏi non - factoid như 
các câu hỏi về lý do tại sao, như thế nào, hầu như không có hệ thống hỏi đáp tự động nào 
làm việc hiệu quả. Đồng thời chi phí của việc xây dựng dữ liệu huấn luyện với các câu hỏi 
non - factoid là quá cao. Trong các hệ thống này, chi phí của việc xây dựng dữ liệu lớn nhưng 
sau đó nó chỉ làm việc trong một miền cụ thể. Do đó việc trích rút các tri thức từ nguồn tài 
nguyên mở (thường là từ Internet) là một hướng tiếp cận thích hợp cho xây dựng các hệ thống 
hỏi đáp tự động miền mở. 
Các trang web hỏi đáp cộng đồng (community Question Answering - cQA) có chứa một 
lượng lớn nguồn tài nguyên phong phú là thông tin hỏi - đáp sinh ra bởi những người sử dụng. 
Trích rút các cặp câu hỏi-câu trả lời có ý nghĩa là nhiệm vụ quan trọng cho xây dựng cơ sở tri 
thức, truy hồi thông tin và hỏi đáp non-factiod. Tuy nhiên các cặp câu hỏi-câu trả lời trong các 
cQA này thường rất nhiễu, cả trong câu hỏi và các câu trả lời. 
Do đó trước khi sử dụng, các cặp câu hỏi - câu trả lời này cần phải được phân loại. Việc 
phân loại này giúp người dùng xây dựng được kho dữ liệu là các cặp câu hỏi - câu trả lời có ý 
nghĩa. Nhóm tác giả đã tìm hiểu về các nghiên cứu liên quan và thấy rằng các nghiên cứu 
13Ngày nhận bài: 22/01/2017. Ngày nhận kết quả phản biện: 10/03/2017 Ngày nhận đăng: 20/9/2017 
Liên lạc: Nguyễn Văn Tú, e - mail: tuspttb@gmail.com 
(1)  
 105 
trước đây thường chỉ tập trung vào việc tìm kiếm câu trả lời tốt nhất cho mỗi câu hỏi [2, 6, 9]. 
Tuy nhiện, nghiên cứu này sử dụng tiếp cận học máy nhằm tìm kiếm các câu hỏi có ý nghĩa từ 
các dữ liệu hỏi đáp thu thập từ các cQA. Để tìm kiếm được các câu hỏi có ý nghĩa từ các 
cQA, bài báo này đề xuất sử dụng sự kết hợp của nhiều loại đặc trưng quan trọng trích rút từ 
mỗi luồng hỏi đáp cũng như thông tin của người gửi câu hỏi/câu trả lời và xây dựng mô hình 
phân loại để xác định được các câu hỏi có ý nghĩa. 
Bài báo này được tổ chức như sau: Phần 2 trình bày về tiếp cận của nhóm tác giả trong 
việc giải quyết bài toán; Phần 3 trình bày về các đặc trưng được sử dụng; Phần 4 là các thực 
nghiệm và các kết quả nghiên cứu; Kết luận và hướng phát triển được trình bày trong Phần 5. 
2. Cách tiếp cận của chúng tôi về tìm kiếm câu hỏi có ý nghĩa 
2.1. Bài toán tìm kiếm câu hỏi có ý nghĩa 
Việc tìm kiếm những câu hỏi có ý nghĩa từ các cQA là nhằm xây dựng được các câu hỏi 
có ý nghĩa trong một tập rất lớn các luồng hỏi - đáp. Vì vậy, nghiên cứu này coi vấn đề tìm 
kiếm các câu hỏi có ý nghĩa từ các cQA như là một vấn đề phân loại nhị phân và được phát 
biểu như sau: 
Cho một tập Q = {q1, q2, , qn} các câu hỏi trích rút từ các luồng hỏi - đáp trên các 
cQA. Việc phân loại các câu hỏi trong Q chính là gán nhãn cho các câu hỏi {q1, q2, , qn} 
các nhãn tương ứng là {l1, l2, , ln} trong đó li = “Good” nếu qi là câu hỏi có ý nghĩa, li = 
“Bad” nếu qi không phải là một câu hỏi có ý nghĩa. 
2.2. Thuật toán phân loại câu hỏi 
Có nhiều bộ phân loại khác nhau đã được sử dụng để phân loại các dữ liệu văn bản như: 
Support Vector Machine, Naive Bayes, Maximum Entropy Models, Sparse Network of 
Winnows, Tuy nhiên trong các bộ phân loại đó thì Support Vector Machine được xem là 
hiệu quả hơn cả [1, 3, 4]. Trong vấn đề phân loại câu hỏi, mỗi câu hỏi được coi như là một 
văn bản ngắn và được biểu diễn trong mô hình không gian vecto có số chiều rất lớn, điều này 
có thể được phân loại tốt bởi Support Vector Machine. 
Tuy nhiên, dữ liệu trong nghiên cứu này là các dữ liệu thu thập từ các cQA, các dữ liệu 
chưa được gán nhãn. Vì vậy, thuật toán phân loại bán giám sát SVM (semi-supervised 
Support Vector Machines) đã được sử dụng, đây là thuật toán phân loại bán giám sát được xây 
dựng từ thuật toán phân loại có giám sát Support Vector Machine. 
Trong semi-supervised Support Vector Machines, tập dữ liệu huấn luyện gồm hai phần, 
x là phần dữ liệu huấn luyện gồm n dữ liệu đã được gán nhãn là  1, 1i iy y và x* là phần 
dữ liệu huấn luyện gồm k dữ liệu chưa được gán nhãn  * * 1, 1j jy y . Mục đích của thuật 
toán semi-supervised Support Vector Machines là gán nhãn cho k dữ liệu chưa gán nhãn này. 
Mỗi dữ liệu được xem như một điểm trong không gian vecto. Mỗi điểm i thuộc phần dữ liệu 
đã gán nhãn có một sai số là i và mỗi điểm j thuộc phần dữ liệu chưa gán nhãn sẽ có sai số là 
 106 
*
j . Thuật toán semi-supervised Support Vector Machines sẽ giải bài toán tối ưu sau thay cho 
bài toán tối ưu ở thuật toán SVM. 
2 * *
* *
1 1
1
w
2w, , , ,
n n k
i j
i j n
argmin
C C
y b
 
 
   (1) 
Thỏa mãn các điều kiện: 
 . 1i i iy wx b  
 * . 1j i iy wx b  
 0, 1,...,i i n  
 * 0, 1,...,j j n n k  
Trong đó C và C* là các tham số phạt của các dữ liệu đã gán nhãn và các dữ liệu chưa 
gán nhãn. 
Nghiên cứu này sử dụng thuật toán semi-supervised Support Vector Machines đã được 
cài đặt bởi Vikas Sindhwani và các tác giả trình bày trong [7, 8].(2) 
2.3. Hiệu suất trong phân loại câu hỏi 
Để đánh giá hiệu suất của việc phân loại các câu hỏi, chúng tôi sử dụng các độ đo 
precision, recall, F1-measure, accuracy được định nghĩa như dưới đây. Để ước lượng các độ 
đo này có thể dựa vào Bảng 1. 
Bảng 1. Các kết quả dự đoán của phân loại 
 Label 
y* = +1 
Label 
y* = -1 
Prediction f(x*) = +1 TP FP 
Prediction f(x*) = -1 FN TN 
Mỗi ô trong bảng đại diện cho một trong bốn kết quả đầu ra có thể của một dự đoán 
f(x*). Trong đó: 
TP (True Positive): Số lượng các câu hỏi positive được phân loại đúng. 
TN (True Negative): Số lượng các câu hỏi negative được phân loại đúng. 
FP (False Positive): Số lượng các câu hỏi positive bị phân loại sai. 
FN (False Negative): Số lượng các câu hỏi negative bị phân loại sai. 
Precision được định nghĩa như là xác suất mà một dữ liệu phân loại là f(x*) = +1 là một 
phân loại đúng. Nó được ước lượng như sau: 
(2)  
 107 
Precision 
TP
p
Tp FP
 (2) 
Recall được định nghĩa như là xác suất mà một dữ liệu với nhãn là y* = +1 đã được 
phân loại đúng, được ước lượng như sau: 
Recall 
TP
r
TP FN
 (3) 
1
2* *p r
F measure
p r
 (4) 
TP TN
Accuracy
TP FP Tn FN
 (5) 
3. Các đặc trƣng trong phân loại câu hỏi 
Trong phân loại câu hỏi trích rút từ các cQA, tập các đặc trưng khác nhau có thể được 
sử dụng. Các đặc trưng trong phân loại câu hỏi có thể được phân thành 3 loại khác nhau: Các 
đặc trưng về từ vựng, các đặc trưng về cú pháp và các đặc trưng dựa trên thông tin người 
dùng (người gửi câu hỏi/câu trả lời, người đánh giá câu trả lời). Mỗi câu hỏi trong các cQA 
gồm 2 phần: Chủ đề hỏi (QSubject) và phần mô tả ngắn nội dung câu hỏi (QContent). Phần 
chủ đề hỏi và phần mô tả nội dung câu hỏi được coi như là một câu hỏi duy nhất gồm nhiều 
câu [5]. Bảng 2 là một ví dụ về câu hỏi trong cQA Yahoo!Answer. 
Bảng 2. Ví dụ về câu hỏi trong trang web cQA Yahoo!Answer 
Chủ đề hỏi hỏi Nội dung câu hỏi 
Body massage Hi there, i can see a lot of massage center here, but i dont know 
which one is better. can someone help me which massage center 
is good... and how much will it cost me? thanks 
3.1. Các đặc trưng từ vựng 
Đặc trưng n-gram: Các đặc trưng n-gram của một câu hỏi thường được trích rút dựa 
trên ngữ cảnh của các từ của câu hỏi, nghĩa là, các từ đó xuất hiện trong một câu hỏi. Trong 
phân loại câu hỏi, một câu hỏi được biểu diễn giống như sự biểu diễn tài liệu trong mô hình 
không gian vecto. Một câu hỏi x có thể được biểu diễn như sau: 
x = x1, x2,..., xN (6) 
trong đó xi là tần số xuất hiện của từ i trong câu hỏi x và N là tổng số các từ trong x. Do tính 
thưa thớt của các đặc trưng, chỉ các đặc trưng có giá trị khác không mới được giữ lại trong 
véc tơ đặc trưng. Bởi vậy các câu hỏi cũng được biểu diễn dưới hình thức sau: 
x = {(t1, f1),..., (tp, fp)} (7) 
trong đó ti là từ thứ i trong câu hỏi x và fi là tần số xuất hiện của ti trong câu hỏi x. Không gian 
đặc trưng này được gọi là các đặc trưng bag-of-words hoặc là unigrams. Unigrams là một 
trường hợp đặc biệt của cách gọi các đặc trưng n-gram. Để trích rút các đặc trưng n-gram, bất 
 108 
kì n từ nào liên tiếp trong một câu hỏi đều được coi là một đặc trưng. Bảng 3 là danh sách các 
đặc trưng n-gram của câu hỏi “How many Grammys did Michael Jackson win in 1983?”. 
Bảng 3. Ví dụ về các đặc trƣng từ vựng 
Tên đặc trưng Đặc trưng 
Unigram {(How, 1) (many, 1) (Grammys, 1) (did, 1) (Michael, 1) (Jackson, 1) (win, 1) (in, 1) 
(1983, 1) (?, 1)} 
Bigram {(How-many, 1) (many-Grammys, 1) (Grammys-did, 1) (did-Michael, 1) (Michael-
Jackson, 1) (1983-?, 1)} 
Trigram {(How-many-Grammys, 1) (many-Grammys-did, 1) (in-1983-?, 1)} 
Số từ trong câu hỏi: Trong phân loại câu hỏi, nghiên cứu cũng sử dụng số từ của mỗi 
câu hỏi như là một đặc trưng để phân loại. Dữ liệu thực tế trong các cQA cho thấy rằng những 
câu hỏi chứa ít hơn 5 từ thường là những câu hỏi nhiễu, không mang ý nghĩa. 
Số câu (sentence) trong câu hỏi: Mỗi câu hỏi trong cQA thường là một đoạn văn bản 
ngắn gồm nhiều câu trình bày những thông tin mà người gửi câu hỏi muốn hỏi. Nghiên cứu 
này sử dụng số câu trong mỗi câu hỏi như là một đặc trưng dùng để phân loại. Những câu hỏi 
gồm nhiều câu thường mang thông tin đầy đủ của câu hỏi, tuy nhiên nó lại chứa nhiều thông 
tin nhiễu khó phân loại. 
Số lượng stop word trong câu hỏi: Stop word là những từ quá phổ biến, quá chung 
chung (ví dụ một số stop word trong tiếng Anh: The, a, and, ). Mỗi câu hỏi của người dùng 
thường chứa các từ stop word. Số lượng các từ stop word trong mỗi câu hỏi được sử dụng là 
một đặc trưng dùng để phân loại câu hỏi. 
Từ để hỏi: Nghiên cứu sử dụng từ để hỏi (từ để hỏi là một trong các từ: What, Who, 
When, Why, Where, How) như là một đặc trưng dùng để phân loại câu hỏi. 
3.2. Các đặc trưng cú pháp 
Các đặc trưng cú pháp có thể được trích rút dựa vào việc phân tích cấu trúc cú pháp của 
câu hỏi. 
Tagged Unigrams: Tagged Unigrams cho biết thẻ từ loại của mỗi từ trong câu hỏi như 
NN (Noun - danh từ), NP (Noun Phrase - cụm danh từ), VP (Verb Phrase - cụm động từ), JJ 
(adjective - tính từ),  Ví dụ câu hỏi sau “How many Grammys did Michael Jackson win in 
1983?” với Tagged Unigrams của nó: 
How_WRB many_JJ Grammys_NNPS did_VBD Michael_NNP Jackson_NNP 
win_VBP in_IN 1983_CD?_. 
Số thực thể trong câu hỏi: Số lượng thực thể trong mỗi câu hỏi được sử dụng như là 
một đặc trưng cú pháp để phân loại câu hỏi. 
Số danh từ trong câu hỏi: Nghiên cứu sử dụng số lượng các danh từ trong mỗi câu hỏi 
như là một đặc trưng cú pháp dùng để phân loại câu hỏi. 
 109 
3.3. Các đặc trưng dựa trên thông tin người dùng 
Số câu hỏi của người hỏi: Trên mỗi cQA, mỗi người có thể gửi nhiều câu hỏi mà họ cần 
sự giải đáp của cộng đồng người sử dụng cQA. Những người thường xuyên gửi câu hỏi thì 
các câu hỏi của họ thường mang nhiều ý nghĩa hơn cho cộng đồng. Do đó, nghiên cứu này sử 
dụng số lượng câu hỏi của người hỏi như là một đặc trưng trong việc giải quyết bài toán phân 
loại câu hỏi. 
Số câu trả lời của người hỏi: Những người thường xuyên tham gia hỏi đáp trên cQA thì 
thường những câu hỏi cũng như câu trả lời của họ sẽ mang nhiều ý nghĩa hơn. Vì vậy, nghiên 
cứu này đề xuất sử dụng số lượng câu trả lời của người hỏi như là một đặc trưng dùng để 
phân loại câu hỏi. 
Số câu trả lời của câu hỏi: Mỗi câu hỏi khi được đăng lên cQA có thể nhận được nhiều 
câu trả lời của những người quan tâm. Số lượng câu trả lời cho câu hỏi này thể hiện sự quan 
tâm của người dùng đối với các vấn đề mà câu hỏi đang đề cập tới. Vì vậy, nghiên cứu sử 
dụng số lượng câu trả lời của mỗi câu hỏi như là một đặc trưng nhằm đánh giá tầm quan trọng 
của câu hỏi. 
Số lượng đánh giá cho câu trả lời tốt nhất của câu hỏi: Khi một câu hỏi được đăng lên 
có thể nhận được nhiều câu trả lời của người dùng. Người dùng cũng có quyền đánh giá câu 
trả lời nào đó là câu trả lời tốt nhất. Một câu hỏi mà câu trả lời của nó nhận được nhiều đánh 
giá thì thường là một câu hỏi có nhiều ý nghĩa. Vì vậy, nghiên cứu sử dụng số lượng đánh giá 
của câu trả lời như là một đặc trưng để phân loại câu hỏi của nó. 
4. Các thực nghiệm và kết quả 
4.1. Tập dữ liệu 
Để thực hiện các thực nghiệm của mình, nghiên cứu đã thu thập dữ liệu từ trang web 
hỏi đáp cộng đồng Yahoo!Answer(3). Tập dữ liệu này chứa 3.000 câu hỏi cùng với 9.895 câu 
trả lời và các thông tin liên quan đến câu hỏi/câu trả lời và thông tin về người gửi câu hỏi - 
câu trả lời. Tất cả các cặp câu hỏi-câu trả lời đều được trình bày bằng ngôn ngữ tiếng Anh. 
4.2. Các thực nghiệm và kết quả 
Để cài đặt các thực nghiệm của mình, nghiên cứu chia tập dữ liệu thành hai tập con test 
và training. Tập test gồm 300 câu hỏi được sử dụng làm tập dữ liệu kiểm tra, tập training gồm 
2700 câu hỏi được sử dụng làm tập dữ liệu huấn luyện. 
4.2.1. Thực nghiệm 1 
Thực nghiệm 1 chỉ sử dụng các đặc trưng từ vựng trích rút từ các câu hỏi trong tập dữ 
liệu. Các đặc trưng này gồm: Đặc trưng Unigram, Bigram, số từ trong câu hỏi, số sentence 
trong câu hỏi, số lượng stop word trong câu hỏi, từ để hỏi. Các kết quả của thực nghiệm 1 
được trình bày trong Bảng 4. 
(3) https://answers.yahoo.com/ 
 110 
Bảng 4. Kết quả phân loại khi sử dụng các đặc trƣng từ vựng 
Tên đặc trưng Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) F1-measure (%) 
Unigram 54,67 57,05 56,33 56,69 
Bigram 46,00 48,75 49,37 49,06 
Số từ trong câu hỏi 50,00 52,25 58,86 55,36 
Số câu trong câu hỏi 46,57 49,45 56,96 52,94 
Số lượng stop word 49,67 52,02 56,96 54,38 
Từ để hỏi 47,33 22,95 50,00 34,17 
Tất cả đặc trưng trên 55,33 61,39 57,06 59,14 
4.2.2. Thực nghiệm 2 
Thực nghiệm 2 chỉ sử dụng các đặc trưng cú pháp trích rút từ các câu hỏi trong tập dữ 
liệu. Các đặc trưng này gồm: Đặc trưng Tagged Unigrams, số thực thể trong câu hỏi, số danh 
từ trong câu hỏi. Các kết quả của thực nghiệm 2 được trình bày trong Bảng 5. 
Bảng 5. Kết quả phân loại khi sử dụng các đặc trƣng cú pháp 
Tên đặc trưng Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) F1-measure (%) 
Tagged Unigrams 53,00 55,63 53,16 54,37 
Số thực thể trong câu hỏi 50,33 52,26 65,82 58,26 
Số danh từ trong câu hỏi 50,00 52,33 56,96 54,55 
Tất cả đặc trưng trên 55,67 58,74 53,16 55,81 
4.2.3. Thực nghiệm 3 
Thực nghiệm 3 chúng tôi muốn kiểm tra tính hiệu quả của các đặc trưng tính toán dựa 
vào thông tin của người dùng. Các đặc trưng này gồm: số câu hỏi của người hỏi, số câu trả lời 
của người hỏi, số câu trả lời của câu hỏi, số lượng đánh giá cho câu trả lời tốt nhất của câu 
hỏi. Các kết quả của thực nghiệm 3 được cho trong Bảng 6. 
Bảng 6. Kết quả phân loại khi sử dụng các đặc trƣng dựa trên thông tin ngƣời dùng 
Tên đặc trưng 
Accuracy 
(%) 
Precision 
(%) 
Recall 
(%) 
F1-measure 
(%) 
Số câu hỏi của người hỏi 71,00 72,33 72,78 72,55 
Số câu trả lời của người hỏi 49,67 68,42 8,23 14,69 
Số câu trả lời của câu hỏi 79,00 96,12 62,66 75,86 
Số lượng đánh giá cho câu trả lời tốt nhất của câu hỏi 89,67 91,13 89,44 90,28 
Tất cả đặc trưng trên 90,67 92,41 90,12 91,25 
 111 
4.2.4. Thực nghiệm 4 
Thực nghiệm 4 kiểm tra sự đóng góp của tất cả các loại đặc trưng: Đặc trưng từ vựng, 
đặc trưng cú pháp và đặc trưng dựa trên thông tin người dùng. Chính vì vậy nghiên cứu kết 
hợp tất cả các loại đặc trưng này trong việc phân loại câu hỏi. Các kết quả của thực nghiệm 4 
được trình bày trong Bảng 7. 
Bảng 7. Kết quả phân loại khi sử dụng sự kết hợp của nhiều loại đặc trƣng 
Tên đặc trưng 
Accuracy 
(%) 
Precision 
(%) 
Recall 
(%) 
F1-measure 
(%) 
Các đặc trưng từ vựng 55,33 61,39 57,06 59,14 
Các đặc trưng cú pháp 55,67 58,74 53,16 55,81 
Các đặc trưng dựa trên thông tin người dùng 90,67 92,41 90,12 91,25 
Tất cả đặc trưng trên 91,67 93,67 90,79 92,21 
Từ các kết quả của các thực nghiệm trên đã cho thấy vai trò của việc sử dụng mỗi loại 
đặc trưng khác nhau trong phân loại câu hỏi. Kết quả của các thực nghiệm 1, 2, 3 cho thấy 
việc phân loại câu hỏi cần sự kết hợp của nhiều loại đặc trưng khác nhau. Đồng thời trong các 
thực nghiệm này cũng cho thấy các đặc trưng trích rút từ thông tin người sử dụng sẽ cho kết 
quả phân loại cao nhất. Thực nghiệm 4 là sự tổng hợp của các thực nghiệm 1, 2, 3 khi sử dụng 
kết hợp tất cả các đặc trưng từ vựng, cú pháp và đặc trưng trích rút từ thông tin người dùng. 
Kết quả của thực nghiệm này cho thấy sự kết hợp của các loại đặc trưng khác nhau mà nghiên 
cứu sử dụng sẽ cho kết quả phân loại cao nhất. Biểu đồ 1 so sánh tầm quan trọng của các loại 
đặc trưng khác nhau trong phân loại câu hỏi trong các cQA. 
Biểu đồ 1. So sánh vai trò của các loại đặc trƣng trong phân loại câu hỏi 
 112 
5. Kết luận và hƣớng phát triển 
Nghiên cứu đã trình bày một tiếp cận dựa trên học máy để phân loại câu hỏi trong các 
cQA. Để huấn luyện một thuật toán học, nhóm tác giả đã trích rút một tập các đặc trưng tốt từ 
từ vựng, cú pháp và đặc trưng dựa trên thông tin người dùng. Các kết quả thực nghiệm đã 
chứng minh rằng các đề xuất sẽ mạng lại hiệu quả cao trong vấn đề tìm kiếm các câu hỏi có ý 
nghĩa trong các cQA. Việc kết hợp của tất cả các loại đặc trưng từ vựng, cú pháp và đặc trưng 
dựa trên thông tin người dùng sẽ cho hiệu suất phân loại cao nhất. Nghiên cứu tiếp theo sẽ tìm 
ra phương pháp để kết hợp các đặc trưng tốt hơn nhằm đạt được sự phân loại có độ chính xác 
cao hơn. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] Zhiheng Huang, Marcus Thint, and Zengchang Qin (2008). Question classification 
using head words and their hypernyms, In Proceedings of the Conference on Empirical 
Methods in Natural Language Processing, (EMNLP '08), pp. 927-936. 
[2] H. Hu, B. Liu, B. Wang, M. Liu, X. Wang (2013). Multimodal DBN for predicting 
high-quality answers in cQA portals, In Proceedings of ACL, pp. 843-847. 
[3] Vijay Krishnan, Sujatha Das, and Soumen Chakrabarti (2005). Enhanced answer type 
inference from questions using sequential models, In Proceedings of the conference on 
Human Language Technology and Empirical Methods in Natural Language Processing, 
HLT '05, pp. 315-322. 
[4] Babak Loni, Gijs van Tulder, Pascal Wiggers, David M. J. Tax, and Marco Loog 
(2011). Question classification with weighted combination of lexical, syntactical and 
semantic features, In Proceedings of the 15th international conference of Text, Dialog 
and Speech, pp. 243-250. 
[5] Vinay Pande, Tanmoy Mukherjee, Vasudeva Varma (2013). Summarizing Answers For 
Community Question Answer Services, The International Conference of the German 
Society for Computational Linguistics and Language Technology, pp. 151-161. 
[6] C. Shah, J. Pomerantz (2010). Evaluating and predicting answer quality in community 
QA, In Proceedings of SIGIR. 
[7] Vikas Sindhwani, S. Sathiya Keerthi (2007). Newton Methods for FastSolution of 
Semisupervised Linear SVMs, Large Scale Kernel Machines, MIT Press, pp. 155-174. 
[8] Vikas Sindhwani, S. Sathiya Keerthi (2006). Large Scale Semi-supervised Linear 
SVMs, SIGIR'06, pp. 477-484. 
[9] H. Toba, Z. Y. Ming, M. Adriani, T. Chua (2014). Discovering high quality answers in 
community question answering archives using a hierarchy of classifiers, Information 
Sciences, 261: 101-115. 
[10] Zeyi Wen, Rui Zhang, Kotagiri Ramamohanarao (2014). Enabling Precision/Recall 
Preferences for Semi-supervised SVM Training, CIKM’14, pp. 421-430. 
 113 
FINDING MEANINGFUL QUESTIONS FROM COMMUNITY QUESTION 
ANSWERING WEBSITES 
Nguyen Van Tu, Hoang Thi Lam, Nguyen Thi Thanh Ha 
Tay Bac University 
Abstract: The community question answering websites contains a large amount of question - answer 
information valuable generated by the users. In the community question answering websites, users can post 
questions, answer other people's questions, and provide feedbacks to the questions / answers. In this study, we 
use machine learning approach in order to find meaningful questions from the community question answering 
websites. These questions, along with their best answers will be an important data source for building the 
knowledge base, information retrieval and non-factiod question answering. The extracted important features 
from each question research - answer thread as well as information of the user and built a classification model 
to identify meaningful questions. The experiments are established on dataset extracted from the community 
question answering websites Yahoo! The answers have shown the effectiveness of the method proposed by us. 
Keywords: Automated question answering, community question answering, classification, support 
vector machine.