Digital Commons Network^™

The Habits Of Highly Effective Researchers: An Empirical Study, Subhajit Datta, Partha Basuchowdhuri, Surajit Acharya, Subhashis Majumder

Research Collection School Of Computing and Information Systems

Interest in the habits of influential individuals cuts across domains. As researchers, we are intrigued why few attain significant eminence in their fields, whereas many operate in obscurity. An empirical examination of this question has been made possible by the recent availability of large scale publication data. In this paper, we use information from the AMiner Paper Citation and Author Collaboration Networks to discern factors that relate to the impact of influential researchers across five domains in the computing discipline. We propose and apply a novel algorithm to identify influential vertices in co-authorship networks built from total corpora of 1,00,000+papers …

Analyzing User Comments On Youtube Coding Tutorial Videos, Elizabeth Heidi Poche

LSU Master's Theses

Video coding tutorials enable expert and novice programmers to visually observe real developers write, debug, and execute code. Previous research in this domain has focused on helping programmers find relevant content in coding tutorial videos as well as understanding the motivation and needs of content creators. In this thesis, we focus on the link connecting programmers creating coding videos with their audience. More specifically, we analyze user comments on YouTube coding tutorial videos. Our main objective is to help content creators to effectively understand the needs and concerns of their viewers, thus respond faster to these concerns and deliver higher-quality …

Subjective Usability, Mental Workload Assessments And Their Impact On Objective Human Performance, Luca Longo

Articles

Self-reporting procedures and inspection methods have been largely employed in the fields of interaction and web-design for assessing the usability of interfaces. However, there seems to be a propensity to ignore features related to end-users or the context of application during the usability assessment procedure. This research proposes the adoption of the construct of mental workload as an additional aid to inform interaction and web-design. A user-study has been performed in the context of human-web interaction. The main objective was to explore the relationship between the perception of usability of the interfaces of three popular web-sites and the mental workload …

Special Issue: Neutrosophic Theories Applied In Engineering, Florentin Smarandache, Jun Ye

Branch Mathematics and Statistics Faculty and Staff Publications

Neutrosophic sets and logic are generalizations of fuzzy and intuitionistic fuzzy sets and logic. Neutrosophic sets and logic are gaining significant attention in solving many real life decision making problems that involve uncertainty, impreciseness, vagueness, incompleteness, inconsistent, and indeterminacy. They have been applied in computational intelligence, multiple criteria decision making, image processing, medical diagnoses, etc. This Special Issue presents original research papers that report on state-of-the-art and recent advancements in neutrosophic sets and logic in soft computing, artificial intelligence, big and small data mining, decision making problems, and practical achievements.

Semantics-Based Summarization Of Entities In Knowledge Graphs, Kalpa Gunaratna

Browse all Theses and Dissertations

The processing of structured and semi-structured content on the Web has been gaining attention with the rapid progress in the Linking Open Data project and the development of commercial knowledge graphs. Knowledge graphs capture domain-specific or encyclopedic knowledge in the form of a data layer and add rich and explicit semantics on top of the data layer to infer additional knowledge. The data layer of a knowledge graph represents entities and their descriptions. The semantic layer on top of the data layer is called the schema (ontology), where relationships of the entity descriptions, their classes, and the hierarchy of the …

Development Of A Performance Assessment System For Language Learning, Imen Kasrani

Browse all Theses and Dissertations

Recent advances in computer-assisted, language-speaking, learning/training technology have demonstrated its promising potential to improve the outcome of language learning in early education, special education, English as a Second Language (ESL), and foreign language. The growing number of readily available mobile app-based solutions help encourage interest in learning to speak a foreign language, but their effectiveness is limited due to their lack of objective assessment and performance feedback resembling expert judgment. For example, it has been recognized that, in early education, students learn best with one-on-one instructions. Unfortunately, teachers do not have the time, and it is challenging to extend the …

Probabilistic Personalized Recommendation Models For Heterogeneous Social Data, Vineeth Rakesh Mohan

Wayne State University Dissertations

Content recommendation has risen to a new dimension with the advent of platforms like Twitter, Facebook, FriendFeed, Dailybooth, and Instagram. Although this uproar of data has provided us with a goldmine of real-world information, the problem of information overload has become a major barrier in developing predictive models. Therefore, the objective of this The- sis is to propose various recommendation, prediction and information retrieval models that are capable of leveraging such vast heterogeneous content. More specifically, this Thesis focuses on proposing models based on probabilistic generative frameworks for the following tasks: (a) recommending backers and projects in Kickstarter crowdfunding domain …

Conceptual Primitive Decomposition For Knowledge Sharing Via Natural Language, Jamie C. Macbeth

Computer Science: Faculty Publications

Natural language is an ideal mode of interaction and knowledge sharing between intelligent computer systems and their human users. But a major problem that natural language interaction poses is linguistic variation, or the "paraphrase problem": there are a variety of ways of referring to the same idea. This is a special problem for intelligent systems in domains such as information retrieval, where a query presented in natural language is matched against an ontology or knowledge base, particularly when its representation uses a vocabulary based in natural language. This paper proposes solutions to these problems in primitive decomposition methods that represent …

Fine-Grained Sentiment Analysis Of Social Media With Emotion Sensing, Zhaoxia Wang, Chee Seng Chong, Landy Lan, Yinping Yang, Beng-Seng Ho, Joo Chuan Tong

Research Collection School Of Computing and Information Systems

Social media is arguably the richest source of human generated text input. Opinions, feedbacks and critiques provided by internet users reflect attitudes and sentiments towards certain topics, products, or services. The sheer volume of such information makes it effectively impossible for any group of persons to read through. Thus, social media sentiment analysis has become an important area of work to make sense of the social media talk. However, most existing sentiment analysis techniques focus only on the aggregate level, classifying sentiments broadly into positive, neutral or negative, and lack the capabilities to perform fine-grained sentiment analysis. This paper describes …

Infodemiology For Syndromic Surveillance Of Dengue And Typhoid Fever In The Philippines, Ma. Regina Justina E. Estuar, Kennedy E. Espina

Department of Information Systems & Computer Science Faculty Publications

Finding determinants of disease outbreaks before its occurrence is necessary in reducing its impact in populations. The supposed advantage of obtaining information brought by automated systems fall short because of the inability to access real-time data as well as interoperate fragmented systems, leading to longer transfer and processing of data. As such, this study presents the use of realtime latent data from social media, particularly from Twitter, to complement existing disease surveillance efforts. By being able to classify infodemiological (health-related) tweets, this study is able to produce a range of possible disease incidences of Dengue and Typhoid Fever within the …

Discovering Conversation Spaces In The Public Discourse Of Gender Violence: A Comparative Between Two Different Contexts, Meliza M. De La Paz, Ma. Regina Justina E. Estuar, John Noel C. Victorino

Department of Information Systems & Computer Science Faculty Publications

A huge factor in gender-based violence is perception and stigma, revealed by public discourse. Topic modelling is useful for discourse analysis and reveals prevalent topics and actors. This study aims to find and compare examples of collectivist and individualist conversation spaces of gendered violence by applying Principal Component Analysis, NGram analysis and word association in two gender violence cases which occured in the different contexts of the Philippines and the United States. The data from the Philippines consist of 2010-2011 articles on the 1991 Vizconde Massacre and the data from the United States consist of 2016-2017 articles from the 2015 …

Exploratory Analysis Of Discourses Between Students Engaged In A Debugging Task, Ma. Mercedes T. Rodrigo

Department of Information Systems & Computer Science Faculty Publications

This paper determined if and how high-performing and low-performing students differed in the language that they used as they collaborated on a debugging task. 180 students worked in pairs to debug 12 small programs with known errors. Students were segregated into high and low achievement levels based on the number of bugs they found. Chat transcripts from the pairs were analyzed using the Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) software. We found that high- and low-performing students only varied in terms of their use of words that implied discrepancy and sadness.

Multi-Class Classification Of Textual Data: Detection And Mitigation Of Cheating In Massively Multiplayer Online Role Playing Games, Naga Sai Nikhil Maguluri

Browse all Theses and Dissertations

The success of any multiplayer game depends on the player’s experience. Cheating/Hacking undermines the player’s experience and thus the success of that game. Cheaters, who use hacks, bots or trainers are ruining the gaming experience of a player and are making him leave the game. As the video game industry is a constantly increasing multibillion dollar economy, it is crucial to assure and maintain a state of security. Players reflect their gaming experience in one of the following places: multiplayer chat, game reviews, and social media. This thesis is an exploratory study where our goal is to experiment and propose …

Harassment Detection On Twitter Using Conversations, Venkatesh Edupuganti

Browse all Theses and Dissertations

Social media has brought people closer than ever before, but the use of social media has also brought with it a risk of online harassment. Such harassment can have a serious impact on a person such as causing low self-esteem and depression. The past research on detecting harassment on social media is primarily based on the content of messages exchanged on social media. The lack of context when relying on a single social media post can result in a high degree of false alarms. In this study, I focus on the reliable detection of harassment on Twitter by better understanding …

Semantic Web Foundations For Representing, Reasoning, And Traversing Contextualized Knowledge Graphs, Vinh Thi Kim Nguyen

Browse all Theses and Dissertations

Semantic Web technologies such as RDF and OWL have become World Wide Web Consortium (W3C) standards for knowledge representation and reasoning. RDF triples about triples, or meta triples, form the basis for a contextualized knowledge graph. They represent the contextual information about individual triples such as the source, the occurring time or place, or the certainty. However, an efficient RDF representation for such meta-knowledge of triples remains a major limitation of the RDF data model. The existing reification approach allows such meta-knowledge of RDF triples to be expressed in RDF by using four triples per reified triple. While reification is …

Robotic Arts: Current Practices, Potentials, And Implications, Myounghoon "Philart" Jeon

Department of Psychology and Human Factors Publications

Given that the origin of the “robot” comes from efforts to create a worker to help people, there has been relatively little research on making a robot for non-work purposes. However, some researchers have explored robotic arts since Leonardo da Vinci. Many questions can be posed regarding the potentials of robotic arts: (1) Is there anything we can call machine-creativity? (2) Can robots improvise artworks on the fly? and (3) Can art robots pass the Turing test? To ponder these questions and see the current status quo of robotic arts, the present paper surveys the contributions of robotics in diverse …

Robust Adaptive Fuzzy Control Of A Three-Phase Active Power Filter Based On Feedback Linearization, Shixi Hou, Juntao Fei

Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences

In this paper, a robust adaptive fuzzy control system using feedback linearization is proposed for a three-phase active power filter (APF). The APF system is divided into two separate loops: the current dynamic inner loop and the DC voltage dynamic outer loop. Adaptive fuzzy tracking control using feedback linearization is employed for the current dynamic inner loop to overcome the drawbacks of the conventional method. The proposed controller can ensure proper tracking of the reference current and impose desired dynamic behavior, giving robustness and insensitivity to parameter variations. Adaptive fuzzy proportional-integral control is applied to the DC voltage dynamics outer …

Implementation Of Svc Based On Grey Theory And Fuzzy Logic To Improve Lvrt Capability Of Wind Distributed Generations, Mohammad Mehdi Karami, Akbar Itami

Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences

Due to the great absorption of reactive power after voltage drops caused by faults in network, the low-voltage ride through (LVRT) capability of squirrel cage induction generators (SCIGs) in wind farms is a great challenge. If a static VAR compensator (SVC) is installed at the point of common coupling (PCC) of a wind farm with a main network, it can improve the wind generation's LVRT capability with reactive power compensation. In the voltage control loop of a conventional SVC, the voltage actual value of the PCC is compared with the reference voltage value. This paper presents a method for implementation …

A Combined Approach Based On Fuzzy Ahp And Fuzzy Inference System To Rank Reviewers In Online Communities, Hossein Abbasimehr, Mohammadjafar Tarokh

Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences

Online product review communities allow users to share their ideas and opinions about various products and services. Although online reviews as user-generated content can be considered as an invaluable source of information for both consumers and firms, these reviews tend to be of very different quality. To tackle the problem of low quality reviews, we address reviewer credibility and propose an innovative framework. The framework comprises five critical phases for ranking reviewers in terms of credibility using a fuzzy analytic hierarchy process (AHP) and fuzzy inference system. To determine the weights of the features, a fuzzy AHP method was applied. …

Implementation Of A Web-Based Service For Mobile Application Risk Assessment, Asim Si̇nan Yüksel, Mehmet Erkan Yüksel, Ahmet Sertbaş, Abdül Hali̇m Zai̇m

Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences

The Android operating system has increased in popularity and has been increasing its shares in the smart phone market. Users can carry out their daily work such as paying bills, being social, and sharing photos through mobile applications. These applications have access to sensitive information about the user, such as location, contacts, call logs, and SMS messages. However, the users have no knowledge of the applications or the personal information these applications have access to. Even if an application is not malware or does not have malicious behavior, it can compromise the security and privacy of the user by accessing …

Unsupervised Learning Of Allomorphs In Turkish, Burcu Can

Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences

One morpheme may have several surface forms that correspond to allomorphs. In English, ed and $d$ are surface forms of the past tense morpheme, and $s$, es, and ies are surface forms of the plural or present tense morpheme. Turkish has a large number of allomorphs due to its morphophonemic processes. One morpheme can have tens of different surface forms in Turkish. This leads to a sparsity problem in natural language processing tasks in Turkish. Detection of allomorphs has not been studied much because of its difficulty. For example, tü and di are Turkish allomorphs (i.e. past tense morpheme), but …

Force And Torque Parameter Estimation For A 4-Pole Hybrid Electromagnet By Anfis Hybrid Learning Algorithm, Murat Atlihan, Bariş Can Yalçin, Kadi̇r Erkan

Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences

In this study, a force and torque estimation method based on an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been developed to get rid of multiple integral calculations of air gap coefficients that cause time delay for magnetic levitation control applications. During magnetic levitation applications that contain a 4-pole hybrid electromagnet, multiple integral calculations have to be done for obtaining air gap permanence parameters, and these parameters are needed to calculate force and torque parameters that are produced by the poles of the hybrid electromagnet, which means, if time delay occurs for calculation of permanence parameters, actual force and actual torque …

Using Latent Semantic Analysis For Automated Keyword Extraction From Large Document Corpora, Tuğba Önal Süzek

Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences

In this study, we describe a keyword extraction technique that uses latent semantic analysis (LSA) to identify semantically important single topic words or keywords. We compare our method against two other automated keyword extractors, Tf-idf (term frequency-inverse document frequency) and Metamap, using human-annotated keywords as a reference. Our results suggest that the LSA-based keyword extraction method performs comparably to the other techniques. Therefore, in an incremental update setting, the LSA-based keyword extraction method can be preferably used to extract keywords from text descriptions from big data when compared to existing keyword extraction methods.

Intellimote: A Hybrid Classifier For Classifying Learners' Emotion In A Distributed E-Learning Environment, Lopa Mandal, Rohan Das, Samar Bhattacharya, Pramatha Nath Basu

Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences

A huge collection of textual, graphical, audio, and video contents are readily available on the Internet to be used for the purpose of learning. Sentimental feedbacks of learners posted at the end of many of these contents may be considered as genuine reactions of the learners who have gone through the contents. Such learners' sentiments are important inputs for judging the acceptability of a learning material. Analyzing such feedbacks using sentiment analysis techniques can identify the best reusable learning contents that may be used for developing new courseware. This can significantly reduce the time and effort of authoring, which is …

Analysis Of Gesture Frequency And Amplitude As A Function Of Personality In Virtual Agents, Alex Michael Rayon

Open Access Theses & Dissertations

Embodied conversational agents are changing the way humans interact with technology. Agents are expected to behave like people, both verbally and non-verbally. Researchers within the Human-Computer Interaction community have found many attributes of an agentâ??s gesture contribute to an agentâ??s perceived personality and believability.

Gesture amplitude and frequency are two of the attributes that contribute to the naturalness of a gesture. Currently, no previous studies have defined an empirical baseline for generating natural gestures for these two attributes. I seek to discover whether gesture amplitude and frequency affect how users perceive an agentâ??s naturalness, and which gestures would be preferred …

Contextual Representation Of Documents, Entities, And Faces Of People Using A News Corpus, Md Abdul Kader

Open Access Theses & Dissertations

A massive amount of unstructured data, in this information age, is composed of document collections. Examples include news articles, blog posts, scholarly publications, and reports generated by organizations as well as people. Many data mining and machine learning algorithms have been developed in the past decade to support text mining in many applications. Text mining applications cover a wide range of tasks spanning from personal information management --- to organizational decision making, to disease control through epidemic prediction, and to intelligence analysis for national security. One bottleneck has been dominating data mining and machine learning theories for all these text …

ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจในการกลับมาใช้ซ้ำและความตั้งใจในการบอกต่อคราวด์ซอร์สซิ่งที่มีการผสมผสานเกม, ปาลิณี ตีรบุลกุล

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยฉบับนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อศึกษา วิเคราะห์และเปรียบเทียบอิทธิพลของปัจจัยต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับคราวด์ซอร์สซิ่งที่มีการผสมผสานแนวคิดเกม หรือ เกมมิฟายด์คราวด์ซอร์สซิ่งที่มีต่อความตั้งใจในการกลับมาใช้ซ้ำและความตั้งใจในการบอกต่อ ผู้วิจัยมุ่งศึกษาหาตัวแปรที่มีความเกี่ยวข้องกับเกมมิฟายด์คราวด์ซอร์สซิ่ง ดังนี้ (1) ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการยอมรับเทคโนโลยี หรือ TAM ได้แก่ การรับรู้ความง่ายและการรับรู้ประโยชน์ที่ผู้ใช้งานได้รับจากการเข้าร่วม และ (2) ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับแนวคิดเกม ได้แก่ การรับรู้ความสนุก การรับรู้ความท้าทาย การรับรู้ความดึงดูดใจของการออกแบบ และการรับรู้ความรู้สึกภาคภูมิใจ โดยมีเกณฑ์ในการวัดแยกตามตัวแปรกำกับ 2 ประเภท คือ (1) เพศ ได้แก่ เพศชาย และ เพศหญิง และ (2) ช่วงวัย หรือ เจเนอเรชั่น ได้แก่ เจเนอเรชั่นเอ็กซ์ เจเนอเรชั่นวาย และ เจเนอเรชั่นแซด ผลการวิเคราะห์ข้อมูลในภาพรวม แบ่งตามเพศ หรือ แบ่งตามเจเนอเรชั่น พบว่า ตัวแปรทั้ง 6 ตัว มีอิทธิพลเชิงบวกต่อตัวแปรตาม คือ ความตั้งใจในการกลับมาใช้ซ้ำ และความตั้งใจในการบอกต่อ อย่างไรก็ดี จากการวิเคราะห์พบว่า คือ การรับรู้ความรู้สึกภาคภูมิใจ มีอิทธิพลเชิงบวกสูงสุดต่อความตั้งใจในการกลับมาใช้ซ้ำ และ การรับรู้ประโยชน์ มีอิทธิพลเชิงบวกสูงสุดต่อความตั้งใจในการบอกต่อ เมื่อผู้ใช้เป็นเพศชาย พบว่า การรับรู้ความรู้สึกภาคภูมิใจ มีอิทธิพลเชิงบวกสูงสุดต่อความตั้งใจในการกลับมาใช้ซ้ำ และ การรับรู้ประโยชน์ มีอิทธิพลเชิงบวกสูงสุดต่อความตั้งใจในการบอกต่อ ในขณะที่ เมื่อผู้ใช้เป็นเพศหญิง การรับรู้ความดึงดูดใจของการออกแบบ และ การรับรู้ความรู้สึกภาคภูมิใจ มีอิทธิพลเชิงบวกสูงสุดต่อความตั้งใจในการกลับมาใช้ซ้ำ และ การรับรู้ความดึงดูดใจของการออกแบบ ก็ยังมีอิทธิพลเชิงบวกสูงสุดต่อความตั้งใจในการบอกต่อ เมื่อผู้ใช้เป็นเจเนอเรชั่นเอ็กซ์ การรับรู้ความรู้สึกภาคภูมิใจ มีอิทธิพลเชิงบวกสูงสุดต่อความตั้งใจในการกลับมาใช้ซ้ำ และ การรับรู้ประโยชน์ มีอิทธิพลเชิงบวกสูงสุดต่อความตั้งใจในการบอกต่อ เมื่อผู้ใช้เป็นเจเนอเรชั่นวาย การรับรู้ความสนุก มีอิทธิพลเชิงบวกสูงสุดต่อความตั้งใจในการกลับมาใช้ซ้ำ และ ความตั้งใจในการบอกต่อ และเมื่อผู้ใช้เป็นเจเนอเรชั่นแซด การรับรู้ความดึงดูดใจของการออกแบบ มีอิทธิพลเชิงบวกสูงสุดต่อความตั้งใจในการกลับมาใช้ซ้ำ และ การรับรู้ความสนุก มีอิทธิพลเชิงบวกสูงสุดต่อความตั้งใจในการบอกต่อ

แง่มุมในข้อความความคิดเห็นออนไลน์ที่มีผลต่อการรับรู้ประโยชน์ในเว็บไซต์แนะนำร้านอาหาร, สาริทธิ์ บุญชูสนอง

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ที่จะศึกษาแง่มุมในข้อความความคิดเห็นออนไลน์ที่มีผลต่อการรับรู้ประโยชน์ของความคิดเห็นในเว็บไซต์แนะนำร้านอาหาร โดยใช้ข้อมูลความคิดเห็นออนไลน์ที่ได้รับความอนุเคราะห์จากเว็บไซต์แนะนำร้านอาหารแห่งหนึ่ง จำนวน 20,000 ข้อความ ผู้วิจัยสนใจที่จะศึกษาว่าจำนวนครั้งที่พบคำใน 5 แง่มุม คือ (1) รสชาติอาหาร (2) บริการ (3) บรรยากาศและการตกแต่งร้าน (4) ราคา และ (5) รายการอาหาร ส่งผลต่อการรับรู้ประโยชน์ของความคิดเห็นออนไลน์ในเว็บไซต์แนะนำร้านอาหารหรือไม่ รวมถึงสรุปเกี่ยวกับแง่มุมและระดับที่ส่งผลต่อการรับรู้ประโยชน์ของผู้อ่าน ในงานวิจัยนี้ ผู้วิจัยได้ใช้เครื่องมือ Unsupervised-Aspect-Extraction (github.com/ruidan/Unsupervised-Aspect-Extraction) ในการจัดกลุ่มคำในแต่ละแง่มุมและใช้แบบสอบถามในการเก็บข้อมูลการรับรู้ประโยชน์ของความคิดเห็นจำนวน 350 ความคิดเห็นจากหน่วยตัวอย่างจำนวน 117 คน ผลการวิจัยพบว่าแง่มุมในข้อความคิดเห็นออนไลน์ที่ศึกษามีผลต่อการรับรู้ประโยชน์ของความคิดเห็น โดยมีค่า p-value เท่ากับ 0.021 แต่อย่างไรก็ตามจำนวนคำในทั้ง 5 แง่มุมยังอธิบายการรับรู้ประโยชน์ได้ไม่ดีเท่าที่ควร และมีเพียงตัวแปรเดียวคือ จำนวนครั้งที่พบคำในแง่มุมรสชาติอาหารในความคิดเห็นออนไลน์ที่มีผลต่อการรับรู้ประโยชน์อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ คือมีค่า p-value เท่ากับ 0.008

การอ่านทำความเข้าใจด้วยเครื่องเพื่อคำถามที่มีหลายความสัมพันธ์ด้วยวิธีการเรียนรู้เชิงลึก, ณัฐชัย ตรีทศายุธ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การอ่านทำความเข้าใจเพื่อใช้ตอบคำถาม เป็นหนึ่งในเรื่องที่สำคัญและยากที่สุดในงานสายการประมวลผลภาษาธรรมชาติ วิธีการที่ได้รับความนิยมและให้ผลที่ดีที่สุดในปัจจุบัน คือการใช้โมเดลที่นำเอาการเรียนรู้เชิงลึกเข้ามาช่วยตอบ โดยโมเดลจะทำการหาคำที่คล้ายกันระหว่างคำถามและบทความเพื่อนำไปใช้ในการตอบคำถาม แต่โมเดลในรูปแบบนี้จะมีข้อจำกัดที่ไม่สามารถจะตอบคำถามซึ่งคำตอบจะต้องใช้การเชื่อมต่อคำในหลายประโยคเข้าด้วยกัน หรือที่เรียกว่าคำถามที่มีหลายความสัมพันธ์ได้ งานวิจัยชิ้นนี้ต้องการที่จะเสนอแนวทางในการใช้คำอ้างอิงเข้ามาช่วยแก้ปัญหาดังกล่าว รวมถึงยังได้เสนอวิธีการตอบแบบสองทาง และฟังก์ชันต้นทุนจากความยาวของคำตอบเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของระบบ

Abusive Text Detection Using Neural Networks, Hao Chen, Susan Mckeever, Sarah Jane Delany

Articles

Neurall network models have become increasingly popular for text classification in recent years. In particular, the emergence of word embeddings within deep learning architecture has recently attracted a high level of attention amongst researchers.