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J-GLOBAL ID：201902223597932051   整理番号：19A0797589

モバイルシステムフォーラムにおける開発者回答のための系統的理解【JST・京大機械翻訳】

Systematic Comprehension for Developer Reply in Mobile System Forum

著者 (7件)： Guo Chenkai (Department of Computer Science, Nankai University, China) ,  Wang Weijing (Department of Computer Science, Nankai University, China) ,  Wu Yanfeng (Department of Computer Science, Nankai University, China) ,  Dong Naipeng (Department of Computing, National University of Singapore, Singapore) ,  Ye Quanqi (Advanced Digital Sciences Center, Singapore) ,  Xu Jing (Department of Artificial Intelligence, Nankai University, China) ,  Zhang Sen (Department of Computer Science, Nankai University, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： SANER  ページ： 242-252  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： レビューベースのソフトウェア開発は,近年ますます一般的になった。情報評価または感情分析のいずれかを目的とする既存の努力は,主に,開発者の姿勢と行動を無視しながら,主にレビュアの視点からである。このような努力は,実際には推薦バイアスを必然的に受け,従って,ユーザレビューの改善にはほとんど役立たない。本論文において,著者らは,ユーザレビューと開発者回答の間のギャップを橋渡しすることを試みて,特に中国のモバイルシステムフォーラムにおいて,開発フォーラムにおけるレビュー再生のために系統的研究を実施した。この目的のために,著者らは3つの研究課題に集中した。1)標的レビューを行うべきである。2)長い時間については,どのように答えるべきか;3)従来のレビュー分析は,特定のレビューのための回答を追求するのを助ける。そのような質問に答えるために,特定のレビューデータセットを与えて,次の三つの段階を含む系統的研究を行った。1)回答行動予測のための二値分類,2)回答時間の予測のための回帰,3)従来のレビュー分析と回答性能の間の関係のための系統的因子研究。予測と解析の精度を強化するために,著者らは,NLPと深い学習から多様体技術を利用するCNNベースの弱い監視解析フレームワークを提案した。広範な比較実験によりこのアプローチを検証した。結果は,著者らの解析フレームワークが効果的であることを示した。さらに重要なことに,著者らはいくつかの興味ある知見を明らかにし,それは更なるレビュー改善と推奨のための価値ある指針を提供する。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： バイアス ,  ソフトウェア開発 ,  比較試験 ,  *多様体
準シソーラス用語： ユーザレビュー ,  感情分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： モバイルシステム ,  フォーラム ,  開発 ,  回答 ,  系統 ,  理解