Question

我们既然已经能够从文本中抽取有用特征，那就可以迎接在真实数据上构建分类器的挑战了。让我们回到第3章，在那里有一些网站，其中用户可以提交问题并得到解答。

这些问答（Q&A）网站一直都面临一个挑战，即要让发表的帖子的内容保持较好的质量。像stackoverflow.com 这样的网站，付出了很大努力，例如让用户为问题和答案打分并给予一些徽章和奖励值。这样用户会花费更大的精力来雕琢问题或撰写可能的答案，进而带来更多高质量的发言。

有一种比较成功的激励方式，即提问者将从众多解答中选择一个，标识为被采纳的答案（提问者标识这些答案是有激励作用的），而被标识的答案的作者会得到更多的积分。

如果用户在输入答案的时候能立即看到他所给出的解答是好是坏，会不会非常有用处呢？这意味着网站需要持续地评估未完成的解答，并反馈它是否有劣质答案的迹象。这将鼓励用户投入更多的精力去撰写答案（例如提供代码示例，插入图像等）。所以，最后整个系统的效果都提升了。

让我们在本章中构建这样一种机制。