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J-GLOBAL ID：202002269094545139   整理番号：20A1864181

スタックオーバーフローに関する質問カテゴリーへの事後の自動分類【JST・京大機械翻訳】

Automatically classifying posts into question categories on stack overflow

著者 (4件)： Beyer Stefanie (University of Klagenfurt, Klagenfurt, Austria) ,  Macho Christian (University of Klagenfurt, Klagenfurt, Austria) ,  Pinzger Martin (University of Klagenfurt, Klagenfurt, Austria) ,  Di Penta Massimiliano (University of Sannio, Sannio, Italy)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICPC ’18  ページ： 211-221  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： ソフトウェア開発者は,Stack Overflow(SO)のような質問と回答Webフォーラムの助けを借りて開発問題を頻繁に解決する。タグは質問探索とブラウジングをサポートするために存在するが,それらは質問目的よりも技術的側面に関係がある。それらの目的によるタグ付け問題は,SOに関するポストで議論された話題の調査に新しい次元を加えることができる。本論文では,SOポストのそのような分類を7つの質問カテゴリーに自動化することを目的とした。第1ステップとして,7つのカテゴリーに分類された500のSOポストのキュレーションデータセットを手動で作成する。このデータセットを用いて,SO質問の分類モデルを構築するために機械学習アルゴリズム(Random森林とサポートベクトルマシン)を適用した。次に,テキストの前処理と入力データの表現に関する82の異なる構成で実験を行った。最良性能モデルの結果は,ランダムフォレストとフレーズを用いて,訓練のための入力データとして質問カテゴリーを示すとき,著者らのモデルが,平均精度と再現率0.88と0.87で,正しい質問カテゴリにポストを分類できることを示した。得られたモデルは,SOに基づく建築推薦者におけるSO議論または研究者のブラウジングにおける開発者を助けるために使用できる。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動化 ,  *自動分類 ,  前処理 ,  ブラウジング ,  オーバフロー ,  ソフトウェア開発 ,  Web【情報システム】 ,  学習アルゴリズム ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 再現率 ,  フレーズ ,  タグ付 ,  ランダムフォレスト ,  入力データ ,  分類モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (5件)： スタック ,  オーバーフロー ,  質問 ,  カテゴリー ,  自動分類