CN101441660A - 问答社区内知识评价系统及方法 - Google Patents

Abstract

一种问答社区内知识评价方法，所述知识包括问题和答案，所述方法包括以下步骤：获取问题、与所述问题对应答案的答案内容及答案属性；根据所述答案内容及答案属性对知识进行评价，计算知识的分值。上述问答社区内知识评价方法结合答案内容及答案属性对知识进行评价，计算知识的分值，从而可以依据知识的分值进行排序，便于用户查询相关的知识。此外，还提供了一种问答社区内知识评价系统。

Description

问答社区内知识评价系统及方法

【技术领域】

本发明涉及计算机技术领域，尤其是问答社区内知识评价系统及方法。

【背景技术】

互联网技术的发展，极大地改变了人们的工作生活，人们可以通过互联网获得各种各样的知识。

通过互联网获取知识通常有两种途径：一种为通过搜索引擎输入相关的关键字去搜索相关知识，例如通过腾讯的搜搜(http://www.soso.com)等；另一种为在问答社区内提出问题，等待其他用户回答该问题。通过搜索引擎的方式比较适合对关键词的归纳能力比较强的用户，并且有时候通过搜索引擎也无法获得所需的知识，同时使用搜索引擎也缺少用户与用户之间的互动。而问答社区能够很好的弥补上述不足，因此，问答社区作为一种获取知识的手段广泛使用，并且通常与搜索引擎结合使用，例如腾讯公司的问问(http://wenwen.soso.com)等。

目前问答社区中知识的展示主要基于相关性和时间等因素进行排序，根据不同的需要采取不同的排序策略：比如搜索结果一般根据相关性进行排序，排在前面的结果相关性比后面的强；而各分类中已解决问题页面中的问题目前根据问题解决的时间进行排序，排名靠前问题的解决时间也更靠近当前时间。但是，这些排序都不能保证知识的质量，经常需要人工进行排序优化，否则靠前展示的内容可能出现质量很低的情况。

问答社区中存在的知识量非常大，通常以百万、千万、亿来计算，但是知识质量参差不齐，没有一套体系来对现有知识的质量进行评价，因而在查询和使用这些知识的时候较为困难。比如，在问答社区中搜索“感冒了怎么办”，符合要求的知识成千上万，如何确定将哪条知识放在前面供用户查询是一件非常困难的事情。

【发明内容】

有鉴于此，有必要提供一种对知识的质量进行评价的问答社区内知识评价方法，便于用户查询相关的知识。

一种问答社区内知识评价方法，所述知识包括问题和答案，所述方法包括以下步骤：获取问题、与所述问题对应答案的答案内容及答案属性；根据所述答案内容及答案属性对知识进行评价，计算知识的分值。

上述问答社区内知识评价方法结合答案内容及答案属性对知识进行评价，计算知识的分值，从而可以依据知识的分值进行排序，便于用户查询相关的知识。

在优选的实施方式中，所述答案属性包括回复用户的资料、回复用户的经验值、回复用户做出该答案所用的时长中的一种或多种。

依据答案的属性，可以对知识进行更客观的评价，因为知识的质量通常答案的属性有关，例如，回复用户的资料越完整、专业，经验值越高，做出该答案所用的时长越长，则知识的分值越高。

在优选的实施方式中，所述根据所述答案内容对知识进行评价是指计算问题内容与答案内容的相关度，并根据所述相关度进行所述对知识进行评价。

在优选的实施方式中，所述相关度的计算包括以下方式中的一种或多种：问题和答案的词汇级匹配度、问题和答案的语法级匹配度、问题和答案的语义级匹配度。

问题内容与答案内容的相关度越高，说明答案内容能很好的解决提问用户提出的问题，相应的知识分值也就越高，因此，利用问题内容与答案内容的相关度对知识评价能更好的反应知识的质量。

在优选的实施方式中，所述答案包括满意答案和备选答案，所述评价的步骤中所述满意答案的权重大于所述备选答案的权重。

采用满意答案和备选答案区别对待的方法，能更好的反映知识的重点(即满意答案)在评价知识质量中起的作用，因为用户在很多情况下只关注满意答案。

在优选的实施方式中，还包括获取所述问题的属性，并根据所述问题的属性进行所述对知识进行评价，计算知识的分值的步骤。

虽然知识的质量很大程度上取决于答案的质量，但是如果问题本身质量较差，也会对知识的质量产生影响，因此，综合考虑问题的属性能更好的评价知识的质量。

在优选的实施方式中，还包括接收浏览用户对所述知识进行评价并依据所述评价对所述分值进行修正的步骤。

浏览用户对知识的评价可以反映出知识对其他用户的价值，依据浏览用户对知识的评价对知识的分值进行修正，可以更好的反映知识的质量。

此外，还提供了一种对知识的质量进行评价的问答社区内知识评价系统。

一种问答社区内知识评价系统，所述知识包括问题和答案，所述问答社区内知识评价系统包括：输入模块，用于输入所述问题和与所述问题对应的答案；存储模块，用于存储所述问题的问题内容、所述答案的答案内容及答案属性；处理模块，用于根据所述答案内容及所述答案属性对知识进行评价，计算知识的分值。

上述问答社区内知识评价系统结合答案内容及答案属性对知识进行评价，计算知识的分值，从而可以依据知识的分值进行排序，便于用户查询相关的知识。

在优选的实施方式中，所述处理模块包括相关度计算单元及分值计算单元，所述相关度计算单元用于计算问题内容与答案内容的相关度，所述分值计算单元根据所述相关度及所述答案属性计算知识的分值。

在优选的实施方式中，所述相关度计算单元的计算方式包括以下方式中的一种或多种：问题和答案的词汇级匹配度、问题和答案的语法级匹配度、问题和答案的语义级匹配度。

问题内容与答案内容的相关度越高，说明答案内容能很好的解决提问用户提出的问题，相应的知识分值也就越高，因此，利用问题内容与答案内容的相关度对知识评价能更好的反应知识的质量。

在优选的实施方式中，所述处理模块包括分值修正单元，所述分值修正单元用于依据浏览用户的评价修正知识的分值。

浏览用户对知识的评价可以反映出知识对其他用户的价值，依据浏览用户对知识的评价对知识的分值进行修正，可以更好的反映知识的质量。

【附图说明】

图1为问答社区内知识评价方法的流程图；

图2为获取问题步骤的详细流程图；

图3为获取与问题对应答案的答案内容及答案属性的详细流程图；

图4为对知识进行评价，计算知识的分值的详细流程图；

图5为对知识的分值进行修正流程图；

图6为问答社区内知识评价系统的模块图；

图7为输入模块的详细模块图；

图8为处理模块的详细模块图。

【具体实施方式】

在以下的实施方式中，知识包括问题和答案两方面的内容，通过对问题和答案进行分析，获得知识的质量，便于用户查询相关的知识。

如图1所示，一种问答社区内知识评价方法包括以下步骤：

步骤S110，获取问题。获取提问用户通过网络传送到服务器的问题的内容，问题的内容可以存储在服务器上，供其他用户浏览。

步骤S120，获取与问题对应答案的答案内容及答案属性。如果有用户在浏览上述问题的过程中回复该问题，则获取该用户(以下称回复用户)的答案内容及答案属性。其中，答案内容是指答案的文字内容，答案属性包括回复用户的资料、回复用户的经验值、回复用户做出该答案所用的时长中的一种或多种。上述步骤S110与S120可以分开进行也可以同时进行。

步骤S130，根据答案内容及答案属性对知识进行评价，计算知识的分值。例如，知识的分值的基准值为100分，其中答案内容占70％，即70分；而答案属性占30％，即30分。分别对答案内容及答案属性进行分析、计算，获得答案内容及答案属性的分值，累加作为该知识的分值。通常，答案内容越多，与问题的相关性越大，得分也就越高；答案属性中回复用户的资料越完备，回复用户的资料与该问题的领域关联度越大(例如回复用户的资料中其职业为牙科主治医师，而该问题属于牙齿的问题，则关联度大)、回复用户的经验值越高、回复用户做出该答案所用的时长越长，则得分也就越高。

更具体地，如图2所示，步骤S110包括如下步骤：

步骤S112，读取提问用户的资料及经验值。由于提出问题通常需要是注册用户，因此，在用户选择提出问题的同时可以获得该用户(即提问用户)的资料、经验值等。提问用户的资料可以是学历、专业、职务、工作经验中的一种或多种。提问用户的经验值可以由提问用户在该问答社区中注册的时间、提出问题/回复问题的数量、提出问题/回复问题获得的评价或者分值等综合计算获得。

步骤S114，接收提问用户的问题内容。将提问用户通过网络提出的问题内容接收，并存储到服务器中，便于展示给其他用户浏览。问题内容是指问题的文字内容。

步骤S116，获取提问用户的提问时长。在提问用户选择提交问题时，获取提问用户为撰写该问题所花的时间。比如在在用户选择提出问题的时刻启动一个计时器，在用户选择提交问题时，将计时器计得的时间传送到服务器。

将上述步骤中的获取的提问用户的资料、经验值、提问时长作为问题的属性，可以作为在随后的知识分值的计算步骤中的参数。

更具体地，如图3所示，步骤S120包括如下步骤：

步骤S122，读取回复用户的资料及经验值。类似地，回复问题通常也需要是注册用户，因此，在用户选择回复问题的同时可以获得该用户(即回复用户)的资料、经验值等。回复用户的资料可以是学历、专业、职务、工作经验中的一种或多种。回复用户的经验值可以由回复用户在该问答社区中注册的时间、提出问题/回复问题的数量、提出问题/回复问题获得的评价或者分值等综合计算获得。

步骤S124，接收回复用户的答案内容。将回复用户通过网络回复的答案内容接收，并存储到服务器中，便于展示给提问用户及其他用户浏览。答案内容是指答案的文字内容。

步骤S126，获取回复用户的回复时长。在回复用户选择提交答案时，获取回复用户为撰写该答案所花的时间。比如在在用户选择回复问题的时刻启动一个计时器，在用户选择提交答案时，将计时器计得的时间传送到服务器。

更具体地，如图4所示，步骤S130包括如下步骤：

步骤S132，判断提问用户是否选择满意答案。在提问用户提出问题后，通常能够获得多个回复用户回复的答案。如果提问用户选择其中之一作为满意答案，则其他答案作为备选答案，流程进入步骤S134；如果提问用户未选择满意答案，则流程返回步骤S132等待提问用户选择满意答案。

步骤S134，计算问题内容与满意答案内容的相关度。相关度的计算包括以下方式中的一种或多种：问题和答案的词汇级匹配度：问题中的关键词在答案中出现的次数，出现的次数越多，匹配度越高；问题和答案的语法级匹配度：问题的句法模板能否和答案中的句子匹配上，匹配程度越高，该项分值越高；问题和答案的语义级匹配度：问题的词义和回答的词义是否能相匹配，匹配程度越高，该项分值越高。

步骤S136，获取满意答案的频率。由于问答社区中经常出现提问内容基本相同的问题，如果某一答案作为这类问题的满意答案多次出现，说明该满意答案可以解决此类问题，因此，该知识的分值应当提高便于在排序中出现在靠前的位置。也就是说，如果某一答案作为满意答案的频率高，则在随后对知识进行评价，计算知识的分值的步骤中应当对该项知识进行加分。

步骤S138，计算知识的分值。综合上述步骤中获取的参数对该项知识进行评价，计算知识的分值。这些参数包括：提问用户的资料及经验值、提问时长、回复用户的资料及经验值、答案内容、回复时长、问题与满意答案的相关度、满意答案的频率。上述参数中，可以根据实际情况对每一参数赋予一定的分值，再依据计算的结果获得该知识在该项参数所获得的分值，最后计算各项参数所获得的总分即为知识的分值。

进一步地，在上述实施方式中，除了考虑满意答案对知识的贡献外，还可以考虑备选答案对知识的贡献。例如，依据备选答案回复用户的资料及经验值、备选答案内容、备选答案回复时长、问题与备选答案的相关度等参数分别计算该问题每一备选答案的分值，再综合问题的分值、满意答案的分值、及所有备选答案的分值作为该知识的分值。在优选的实施方式中，满意答案的权重大于备选答案的权重，在备选答案的权重为零时，即是不考虑备选答案对知识的贡献。

在上述实施方式中，引入了满意答案相关的步骤，在其他实施方式中，可以不引入满意答案相关的步骤。例如，依据回复用户的资料及经验值、答案内容、回复时长、问题与答案的相关度等参数分别计算该问题每一答案的分值，再综合问题的分值与所有答案的分值作为该知识的分值。

通常，问题本身并不能提供太多的知识，只是起到向导的作用，因此，可以不考虑问题对知识的贡献，而仅考虑答案对知识的贡献，也就是说，可以只根据答案内容及答案属性对知识进行评价，计算知识的分值。虽然知识的质量很大程度上取决于答案的质量，但是如果问题本身质量较差，也会对知识的质量产生影响，因此，综合考虑问题的属性能更好的评价知识的质量。

进一步地，在上述实施方式中，除了考虑知识的问题及答案外，还可以考虑浏览用户对该知识的评价，即接收浏览用户对知识进行评价并依据评价对知识的分值进行修正。如图5所示，接收浏览用户对知识进行评价并依据评价对知识的分值进行修正包括如下步骤：

步骤S502，接收浏览用户的查询请求。浏览用户(可以是注册用户或者非注册用户)通过客户端发出查询请求并将该请求传送到服务器。

步骤S504，搜索相关知识。服务器依据查询请求搜索相关知识。

步骤S506，按分值进行排序。依据上述方法计算获得的相关知识的分值，对知识按分值进行排序，例如将得分高的知识排在前列。此时，通常只显示知识的标题或者知识中与用户的查询请求关联度较大的知识的部分内容。

步骤S508，显示被用户选择的知识。用户点击其中的某项知识后，显示被用户选择的知识的完整内容。

步骤S510，判断浏览用户是否评价该知识。如果浏览用户未作评价，则流程结束；如果浏览用户评价了该知识，则进入步骤S512。

步骤S512，依据评价修正分值。如果浏览用户对该知识做了肯定的评价，则表示该项知识对浏览用户有价值，相应地增加该知识的分值，以便在其他用户查询的过程排在前列，便于用户找到有价值的信息；如果浏览用户对该知识做了否定的评价，则表示该项知识对浏览用户没有价值或者价值较低，相应地减少该知识的分值，以便在其他用户查询的过程将该项知识排在靠后的位置，降低用户找到没有价值或者价值较低知识的可能性。

此外，如图6所示，还提供了一种问答社区内知识评价系统600。问答社区内知识评价系统600包括输入模块610、存储模块620、处理模块630及输出模块640。

输入模块610与处理模块630相连，用于输入问题内容、答案内容、用户输入的用户名等登陆信息、用户输入问题内容及答案内容的时长等至所述处理模块630。更具体地，请同时参阅图7，输入模块包括用户名获取单元612、内容获取单元614及时长获取单元616。用户名获取单元612用于获取提问用户或回复用户的用户名，便于处理模块630识别用户的身份获得用户的资料及经验值。内容获取单元614用于获取问题内容及答案内容，便于处理模块630进行分析。时长获取单元616用于获取用户输入问题内容或答案内容的时长并传送到处理模块630。

存储模块620用于存储在进行知识评价之前就已经存储的用户(包括提问用户及回复用户)的资料(例如学历、专业、职务、工作经验等)、用户的经验值、满意答案的频率等。存储模块620还用于存储输入模块610输入后经处理模块630存入的问题内容、答案内容、输入问题内容或答案内容的时长等。

处理模块630分别与输入模块610及存储模块620相连，用于根据输入模块610输入的内容及存储模块620存储的内容进行知识分值的计算，例如根据答案内容及答案属性对知识进行评价，计算知识的分值。。更具体地，请同时参阅图8，处理模块630包括相关度计算单元632、分值计算单元634、查询排序单元636及分值修正单元638。

相关度计算单元632用于根据输入单元610输入的问题内容与答案内容，计算问题与答案的相关度，相关度的计算包括以下方式中的一种或多种：问题和答案的词汇级匹配度：问题中的关键词在答案中出现的次数，出现的次数越多，匹配度越高；问题和答案的语法级匹配度：问题的句法模板能否和答案中的句子匹配上，匹配程度越高，该项分值越高；问题和答案的语义级匹配度：问题的词义和回答的词义是否能相匹配，匹配程度越高，该项分值越高。

分值计算单元634读取存储模块620中提问用户的资料及经验值、提问时长、回复用户的资料及经验值、答案内容、回复时长等参数，结合相关度计算单元632计算获得的问题内容与答案内容的相关度，计算知识的分值，并将分值存入存储模块620。

查询排序单元636用于响应用户通过输入模块610输入的查询请求，提取出存储模块620中的相关知识并按分值进行排序，并通过输出模块640输出排序的结果，方便用户查阅。

分值修正单元638用于依据用户的评价修正知识的分值。如果浏览用户通过输入模块610对该知识做了肯定的评价，则表示该项知识对浏览用户有价值，相应地增加该知识的分值，以便在其他用户查询的过程排在前列，便于用户找到有价值的信息；如果浏览用户对该知识做了否定的评价，则表示该项知识对浏览用户没有价值或者价值较低，相应地减少该知识的分值，以便在其他用户查询的过程将该项知识排在靠后的位置，降低用户找到没有价值或者价值较低知识的可能性。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1、一种问答社区内知识评价方法，所述知识包括问题和答案，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取问题、与所述问题对应答案的答案内容及答案属性；

根据所述答案内容及答案属性对知识进行评价，计算知识的分值。

2、根据权利要求1所述的问答社区内知识评价方法，其特征在于，所述答案属性包括回复用户的资料、回复用户的经验值、回复用户做出该答案所用的时长中的一种或多种。

3、根据权利要求1所述的问答社区内知识评价方法，其特征在于，所述根据所述答案内容对知识进行评价是指计算问题内容与答案内容的相关度，并根据所述相关度进行所述对知识进行评价。

4、根据权利要求3所述的问答社区内知识评价方法，其特征在于，所述相关度的计算包括以下方式中的一种或多种：问题和答案的词汇级匹配度、问题和答案的语法级匹配度、问题和答案的语义级匹配度。

5、根据权利要求1至4中任一项所述的问答社区内知识评价方法，其特征在于，所述答案包括满意答案和备选答案，所述评价的步骤中所述满意答案的权重大于所述备选答案的权重。

6、根据权利要求1所述的问答社区内知识评价方法，其特征在于，还包括获取所述问题的属性，并根据所述问题的属性进行所述对知识进行评价，计算知识的分值的步骤或接收浏览用户对所述知识进行评价并依据所述评价对所述分值进行修正的步骤。

7、一种问答社区内知识评价系统，所述知识包括问题和答案，其特征在于，所述问答社区内知识评价系统包括：

输入模块，用于输入所述问题和与所述问题对应的答案；

存储模块，用于存储所述问题的问题内容、所述答案的答案内容及答案属性；

处理模块，用于根据所述答案内容及所述答案属性对知识进行评价，计算知识的分值。

8、根据权利要求7所述的问答社区内知识评价系统，其特征在于，所述处理模块包括相关度计算单元及分值计算单元，所述相关度计算单元用于计算问题内容与答案内容的相关度，所述分值计算单元根据所述相关度及所述答案属性计算知识的分值。

9、根据权利要求8所述的问答社区内知识评价系统，其特征在于，所述相关度计算单元的计算方式包括以下方式中的一种或多种：问题和答案的词汇级匹配度、问题和答案的语法级匹配度、问题和答案的语义级匹配度。

10、根据权利要求7所述的问答社区内知识评价系统，其特征在于，所述处理模块包括分值修正单元，所述分值修正单元用于依据浏览用户的评价修正知识的分值。

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