数据分析与知识发现

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基于迁移学习增强的多标签多文档分类模型的补充性问答推荐研究^*

李莹, 李明

数据分析与知识发现, 2024, 8(10): 89-99. DOI: 10.11925/infotech.2096-3467.2023.0683

补充关系	特征	Lasso	Ridge	MIC	MDI	平均值
互补关系	问题相似度	0.774	0.769	0.959	0.432	0.734
	问题标签重叠度	0.980	0.975	0.900	0.512	0.842
	答案新颖度	0.168	0.167	0.071	0.007	0.103
	问题-答案覆盖质量	0.752	0.579	0.512	0.036	0.470
解释关系	问题相似度	0.362	0.360	0.359	0.379	0.365
	问题标签重叠度	0.135	0.135	0.307	0.451	0.257
	答案新颖度	0.146	0.145	0.060	0.032	0.096
	问题-答案覆盖质量	0.317	0.262	0.234	0.088	0.225
扩展关系	问题相似度	1.000	1.000	0.891	0.450	0.835
	问题标签重叠度	0.150	0.148	0.877	0.437	0.403
	答案新颖度	0.000	0.000	0.064	0.012	0.019
	问题-答案覆盖质量	0.880	0.666	0.570	0.093	0.552

表4 特征评估结果

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