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J-GLOBAL ID：202002218086735735   整理番号：20A0267165

コミュニティQ&Aサイトにおける論争議論の発見,説明,要約【JST・京大機械翻訳】

Discovering, Explaining and Summarizing Controversial Discussions in Community Q&A Sites

著者 (5件)： Ren Xiaoxue (Zhejiang University, Ningbo Research Institute, PengCheng Laboratory) ,  Xing Zhenchang (Australian National University) ,  Xia Xin (Monash University) ,  Li Guoqiang (Shanghai Jiao Tong University) ,  Sun Jianling (Zhejiang University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ASE  ページ： 151-162  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： 開発者は,スタックオーバフローのようなコミュニティQ&Aサイトにおけるプログラミング問題に対する解をしばしば探す。これらのQ&Aサイトの混雑性のために,多くのユーザが提供する回答は間違っていて,最適でないか,または現在までにない。コミュニティによる品質指標(例えば,受け入れられた回答,回答投票)に頼ることは,これらの回答問題を確実に同定することができない。そのような問題のある回答は,しばしば他のユーザにより批判される。しかし,これらのcritiは,ポストを読むとき,容易に発見できない。本論文では,コミュニティQ&Aサイトにおける議論の余地のある議論として,批判されている回答とそれらのcriqueについて考察した。開発者がそのような論争のある議論を助け,適切な解決策のより詳細な選択を行うために,著者らは,発見された論争の理解を支援するために,Stackオーバーフローにおける論争を体系的に発見し要約するための自動オープン情報抽出アプローチを設計した。著者らは,著者らのアプローチを,数百万のjava/アンドロイド標識スタックオーバフロー質問と回答に適用し,Stackオーバーフローにおける議論の大きなスケールを発見した。著者らの手動評価は,抽出された論争情報が高精度であることを確認した。18人の開発者による利用者研究は,開発者が議論のある回答を避け,プログラミング質問により適切な解決策を選択するのを助けることにおいて,著者らの生成された論争要約の有用性を実証する。Copyright 2020 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： 投票 ,  オーバフロー ,  *コミュニティ ,  情報抽出
準シソーラス用語： 高精度 ,  品質指標 ,  Q&Aサイト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： コミュニティ ,  Q&Aサイト ,  議論 ,  発見 ,  説明