Fugu-MT 論文翻訳(概要): Term Interrelations and Trends in Software Engineering

論文の概要: Term Interrelations and Trends in Software Engineering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09529v1
Date: Sat, 21 Aug 2021 15:35:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-24 15:20:26.653934
Title: Term Interrelations and Trends in Software Engineering
Title（参考訳）: ソフトウェア工学における用語相互関係と動向
Authors: Janusan Baskararajah and Lei Zhang and Andriy Miranskyy
Abstract要約: 単語埋め込み技術を用いてプロトタイピングツールを構築する。我々は、SE Body of Knowledgeハンドブックと15,233の研究論文のタイトルと要約の埋め込みを訓練する。埋め込みは,単語を要約し,知識ベースにおける傾向を明らかにする上で有効であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.247039414157251
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The Software Engineering (SE) community is prolific, making it challenging for experts to keep up with the flood of new papers and for neophytes to enter the field. Therefore, we posit that the community may benefit from a tool extracting terms and their interrelations from the SE community's text corpus and showing terms' trends. In this paper, we build a prototyping tool using the word embedding technique. We train the embeddings on the SE Body of Knowledge handbook and 15,233 research papers' titles and abstracts. We also create test cases necessary for validation of the training of the embeddings. We provide representative examples showing that the embeddings may aid in summarizing terms and uncovering trends in the knowledge base.
Abstract（参考訳）: ソフトウェアエンジニアリング(se)コミュニティは多作であり、専門家が新しい論文の洪水に追随し、新生物がこの分野に参入することを困難にしている。そこで我々は,SEコミュニティのテキストコーパスから用語とその相互関係を抽出し,用語の傾向を示すツールの恩恵を受けることができると考えている。本稿では,単語埋め込み技術を用いたプロトタイピングツールを構築する。我々は、SE Body of Knowledgeハンドブックと15,233の研究論文のタイトルと要約の埋め込みを訓練する。また、組み込みのトレーニングの検証に必要なテストケースを作成します。本稿では,埋め込みが用語の要約や知識ベースの動向を明らかにするのに役立つことを示す代表的な例を示す。

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