論文の概要: Pre-Trained Neural Language Models for Automatic Mobile App User Feedback Answer Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02294v1
• Date: Fri, 4 Feb 2022 18:26:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-07 14:32:59.069376
• Title: Pre-Trained Neural Language Models for Automatic Mobile App User Feedback Answer Generation
• Title（参考訳）: 自動モバイルアプリユーザフィードバック回答生成のための事前学習型ニューラルネットワークモデル
• Authors: Yue Cao, Fatemeh H. Fard
• Abstract要約: 調査によると、モバイルアプリのユーザからのアプリストアへのフィードバックに対する開発者の回答は、アプリのスターレーティングを増加させる可能性がある。 アプリの開発者がユーザの問題に関連する回答を生成するのを助けるために、最近の研究では、回答を自動的に生成するモデルを開発している。 本稿では,事前学習されたニューラルネットワークモデル(PTM)を評価し,モバイルアプリのユーザフィードバックに対する応答を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.105367401167129
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Studies show that developers' answers to the mobile app users' feedbacks on app stores can increase the apps' star rating. To help app developers generate answers that are related to the users' issues, recent studies develop models to generate the answers automatically. Aims: The app response generation models use deep neural networks and require training data. Pre-Trained neural language Models (PTM) used in Natural Language Processing (NLP) take advantage of the information they learned from a large corpora in an unsupervised manner, and can reduce the amount of required training data. In this paper, we evaluate PTMs to generate replies to the mobile app user feedbacks. Method: We train a Transformer model from scratch and fine-tune two PTMs to evaluate the generated responses, which are compared to RRGEN, a current app response model. We also evaluate the models with different portions of the training data. Results: The results on a large dataset evaluated by automatic metrics show that PTMs obtain lower scores than the baselines. However, our human evaluation confirms that PTMs can generate more relevant and meaningful responses to the posted feedbacks. Moreover, the performance of PTMs has less drop compared to other models when the amount of training data is reduced to 1/3. Conclusion: PTMs are useful in generating responses to app reviews and are more robust models to the amount of training data provided. However, the prediction time is 19X than RRGEN. This study can provide new avenues for research in adapting the PTMs for analyzing mobile app user feedbacks. Index Terms-mobile app user feedback analysis, neural pre-trained language models, automatic answer generation
• Abstract（参考訳）: 調査によると、モバイルアプリのユーザからのアプリストアへのフィードバックに対する開発者の回答は、アプリのスターレーティングを高めることができる。 アプリ開発者がユーザの問題に関連する回答を生成するのを助けるために、最近の研究では、回答を自動的に生成するモデルを開発している。 目的: アプリ応答生成モデルはディープニューラルネットワークを使用し、トレーニングデータを必要とする。 自然言語処理(NLP)で使用される事前学習ニューラルネットワークモデル(PTM)は、大規模コーパスから学んだ情報を教師なしの方法で活用し、必要なトレーニングデータの量を削減することができる。 本稿では,PTMを評価し,モバイルアプリのユーザフィードバックに対する応答を生成する。 方法: トランスフォーマーモデルをスクラッチからトレーニングし、2つのptmを微調整して生成した応答を評価し,現在のアプリケーション応答モデルであるrrgenと比較する。 また、トレーニングデータの異なる部分によるモデルの評価も行います。 結果: 自動測定で評価した大規模データセットの結果から, PTMはベースラインよりも低いスコアを得ることがわかった。 しかし,人間の評価では,PTMが投稿されたフィードバックに対してより関連性があり有意義な応答を得られることが確認されている。 さらに,トレーニングデータの量を1/3に減らすと,他のモデルに比べてPTMの性能は低下する。 結論: PTMはアプリレビューに対する反応を生成するのに役立ち、提供されるトレーニングデータの量に対してより堅牢なモデルです。 しかし、予測時間はRRGENの19倍である。 本研究は,モバイルアプリのユーザフィードバック分析にptmを適用するための新たな方法を提案する。 Index Terms-mobileアプリのユーザフィードバック分析、ニューラル事前学習言語モデル、自動回答生成

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