Существуют ли текущие проекты, которые используют Stack Exchange для машинного обучения?

Существуют ли какие-либо текущие проекты AI, которые используют Stack Exchange для машинного обучения?

Определенно, похоже, были исследовательские проекты, включающие какую-либо форму анализа текста / поиска информации / и т.д. и StackExchange сайты.

Некоторые примеры, которые я смог найти через google / google scholar (вряд ли будет где-либо рядом с исчерпывающим списком):

• TACIT. Инструмент анализа, сканирования и интерпретации текста с открытым исходным кодом описывает многочисленные сканеры текста для различных сайтов (включая сайты Stack Exchange, а также Twitter, Reddit и т. Д.). На первый взгляд, это в первую очередь связано с сканированием, а не с дальнейшими действиями с данными. Поиск других статей, цитирующих эту статью в Google Scholar, может дать интересные результаты, но может привести к статьям, которые использовали это для сканирования и делали больше с данными впоследствии.
• Эскиз пшеницы: характеристика и моделирование удаленных вопросов о переполнении стека в некотором смысле описывает исследование качества вопросов переполнения стека (в частности, например, прогнозирование удаления вопросов). Я не уверен на 100%, интересуют ли вас такие вещи; это Stack Exchange + Machine Learning, как подразумевается в названии вашего вопроса, но не обязательно о сохранении информации из ответов, как подразумевается в тексте вашего вопроса.
• Переработка стека в текстовом майнинге: анализ проблем и связанных с предметом трудностей, с которыми сталкиваются учащиеся, изучающие информатику, также описывает интеллектуальный анализ текста в вопросах и ответах StackOverflow, хотя, на первый взгляд, речь идет, главным образом, об обнаружении тем и т. Д., Не обязательно об автоматизированных вопросах отвечая например.
• Различные аспекты текстовой автоматизированной системы ответов на вопросы , по-видимому, является относительно недавним исследованием по теме исследования автоматизированных вопросов. Stack Exchange упоминается несколько раз как пример источника данных для таких систем, но, похоже, не используется иначе.
• Расширение PythonQA со знанием от StackOverflow является конкретно о включении Вопросы и ответы от StackOverflow в автоматизированном Вопрос и ответ системы на вопросы о языке программирования Python . В документе содержится ссылка на более подробную информацию ( http://pythonqas2.epl.di.uminho.pt ), но эта ссылка, по-видимому, не работает. Я полагаю, вы всегда можете попробовать связаться с авторами напрямую, если вам нужна дополнительная информация по этому вопросу.

В более общем смысле, системы автоматического ответа на вопросы, по-видимому, являются довольно активной областью исследований, а не тривиальной / «решенной» проблемой. StackExchange может быть одним из источников данных для таких систем, но есть и множество других источников данных (Wikipedia, Quora и т. Д.).

DuckDuckGo узнает ответы на технические вопросы от StackExchange. Введите технический вопрос, такой как «текущие проекты используют stackexchange», в DuckDuckGo, и он предоставит выделенное резюме ответа справа. И у утки есть открытый API для многих (более 100) источников данных, отвечающих на вопросы. Или вы можете перейти непосредственно к API стека обмена .

Проекты могут использовать данные из открытого API SE, если они соответствуют своему TOU . По сути, просто убедитесь, что ваши пользователи могут сказать, что данные поступили из Stack Exchange. Лицензия на авторское право может также ограничивать вашу способность изменять содержание текста, например, с помощью обобщенного обобщенного текста. Возможно, именно поэтому Duck.com просто выделяет ключевые слова.

Закон о правах на данные постоянно меняется, особенно когда речь идет о данных, которые вы отправили на сайт, и моделях машинного обучения, полученных на основе этих данных. Новые европейские правила в отношении данных и конфиденциальности позволяют загружать или удалять все данные, которые вы отправляете на сайт, такие как обмен стека.