論文の概要: Can Transformer Models Effectively Detect Software Aspects in StackOverflow Discussion?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12065v1
• Date: Sat, 24 Sep 2022 18:28:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 16:41:34.063716
• Title: Can Transformer Models Effectively Detect Software Aspects in StackOverflow Discussion?
• Title（参考訳）: StackOverflowの議論でトランスフォーマーモデルはソフトウェア側面を効果的に検出できるか?
• Authors: Nibir Chandra Mandal, Tashreef Muhammad and G. M. Shahariar
• Abstract要約: 開発者は、各API、フレームワーク、ツールなど、すべてのメリットと欠点を常に探しています。 典型的なアプローチの1つは、公式のドキュメンテーションとディスカッションを通じて、すべての機能を調べることである。 本稿では,StackOverflowの投稿から収集したベンチマークAPIアスペクトデータセット(Opiner)について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dozens of new tools and technologies are being incorporated to help developers, which is becoming a source of consternation as they struggle to choose one over the others. For example, there are at least ten frameworks available to developers for developing web applications, posing a conundrum in selecting the best one that meets their needs. As a result, developers are continuously searching for all of the benefits and drawbacks of each API, framework, tool, and so on. One of the typical approaches is to examine all of the features through official documentation and discussion. This approach is time-consuming, often makes it difficult to determine which aspects are the most important to a particular developer and whether a particular aspect is important to the community at large. In this paper, we have used a benchmark API aspects dataset (Opiner) collected from StackOverflow posts and observed how Transformer models (BERT, RoBERTa, DistilBERT, and XLNet) perform in detecting software aspects in textual developer discussion with respect to the baseline Support Vector Machine (SVM) model. Through extensive experimentation, we have found that transformer models improve the performance of baseline SVM for most of the aspects, i.e., `Performance', `Security', `Usability', `Documentation', `Bug', `Legal', `OnlySentiment', and `Others'. However, the models fail to apprehend some of the aspects (e.g., `Community' and `Potability') and their performance varies depending on the aspects. Also, larger architectures like XLNet are ineffective in interpreting software aspects compared to smaller architectures like DistilBERT.
• Abstract（参考訳）: 開発者を支援するために、数多くの新しいツールや技術が組み込まれています。 例えば、webアプリケーションの開発には、少なくとも10のフレームワークが利用可能で、ニーズに合致した最適なフレームワークを選択する上での混乱を招いている。 その結果、開発者は、各API、フレームワーク、ツールなど、すべてのメリットと欠点を継続的に探している。 典型的なアプローチの1つは、公式ドキュメンテーションと議論を通じてすべての機能を調べることである。 このアプローチは時間を要するため、特定の開発者にとってどのアスペクトが最も重要なのか、コミュニティ全体にとって特定のアスペクトが重要であるかどうかを判断することが難しいことが多い。 本稿では,StackOverflowの投稿から収集したベンチマークAPIアスペクトデータセット(Opiner)を用いて,Transformerモデル(BERT,RoBERTa,DistilBERT,XLNet)が,ベースラインサポートベクタマシン(SVM)モデルに関するテキスト開発者ディスカッションにおいて,ソフトウェアアスペクトの検出にどのように機能するかを観察した。 広範な実験を通じて、トランスフォーマーモデルがベースラインsvmの性能、すなわち `performance', `security', `usability', `documentation', `bug', `legal', `onlysentiment', `others' といった多くの側面において改善できることが判明した。 しかし、モデルはいくつかの側面(例えば、'Community' や 'Potability' など)を認識できず、その性能は側面によって異なる。 また、XLNetのような大きなアーキテクチャは、DistilBERTのような小さなアーキテクチャと比べてソフトウェア側面の解釈に効果がない。

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