論文の概要: Duplicate Question Retrieval and Confirmation Time Prediction in Software Communities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05035v1
• Date: Sun, 10 Sep 2023 14:13:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 08:11:47.662829
• Title: Duplicate Question Retrieval and Confirmation Time Prediction in Software Communities
• Title（参考訳）: ソフトウェアコミュニティにおける重複質問検索と確認時間予測
• Authors: Rima Hazra, Debanjan Saha, Amruit Sahoo, Somnath Banerjee, Animesh Mukherjee
• Abstract要約: 異なるドメインにおけるコミュニティ質問回答(CQA)は、複数のプラットフォームが利用可能であり、ユーザ間で大きな共有情報があるため、大規模に成長している。 このようなオンラインプラットフォームが急速に成長する中で、大量のアーカイブデータによって、モデレーターが新たな疑問のために可能な複製を検索することが困難になる。 我々は、テキストとネットワークベースの両方の特徴を生かして、シームズニューラルネットワークに基づくアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.721583392950402
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Community Question Answering (CQA) in different domains is growing at a large scale because of the availability of several platforms and huge shareable information among users. With the rapid growth of such online platforms, a massive amount of archived data makes it difficult for moderators to retrieve possible duplicates for a new question and identify and confirm existing question pairs as duplicates at the right time. This problem is even more critical in CQAs corresponding to large software systems like askubuntu where moderators need to be experts to comprehend something as a duplicate. Note that the prime challenge in such CQA platforms is that the moderators are themselves experts and are therefore usually extremely busy with their time being extraordinarily expensive. To facilitate the task of the moderators, in this work, we have tackled two significant issues for the askubuntu CQA platform: (1) retrieval of duplicate questions given a new question and (2) duplicate question confirmation time prediction. In the first task, we focus on retrieving duplicate questions from a question pool for a particular newly posted question. In the second task, we solve a regression problem to rank a pair of questions that could potentially take a long time to get confirmed as duplicates. For duplicate question retrieval, we propose a Siamese neural network based approach by exploiting both text and network-based features, which outperforms several state-of-the-art baseline techniques. Our method outperforms DupPredictor and DUPE by 5% and 7% respectively. For duplicate confirmation time prediction, we have used both the standard machine learning models and neural network along with the text and graph-based features. We obtain Spearman's rank correlation of 0.20 and 0.213 (statistically significant) for text and graph based features respectively.
• Abstract（参考訳）: 異なるドメインにおけるコミュニティ質問回答(CQA)は、複数のプラットフォームが利用可能であり、ユーザ間で大きな共有情報があるため、大規模に成長している。 このようなオンラインプラットフォームの急速な成長に伴い、大量のアーカイブデータによって、モデレーターは新しい質問に対して可能な重複を検索し、既存の質問ペアを正しいタイミングで重複として識別し確認することが困難になる。 この問題はaskubuntuのような大規模ソフトウェアシステムに対応するcqaにおいてさらに重要であり、モデレーターは何かを重複として理解するには専門家である必要がある。 このようなCQAプラットフォームの最大の課題は、モデレーター自身が専門家であり、そのため非常に高価な時間で非常に忙しいことである。 本研究では,モデレーターの作業を容易にするため,askubuntu cqaプラットフォームにおいて,(1)新たな質問に対する重複質問の検索,(2)重複質問確認時間予測という2つの重要な課題に取り組んでいる。 最初のタスクでは、新たに投稿された質問に対して、質問プールから重複した質問を検索することに焦点を当てる。 第2のタスクでは、重複として確認されるのに長い時間がかかる可能性のある2つの質問をランク付けするために回帰問題を解く。 重ね合わせ質問検索では,テキストとネットワークに基づく特徴を併用し,最先端のベースライン技術に勝るシアームニューラルネット方式を提案する。 DupPredictor と DUPE をそれぞれ5%, 7% で比較した。 重複した確認時間予測には、標準機械学習モデルとニューラルネットワークと、テキストとグラフベースの機能の両方を使用しました。 テキストとグラフでそれぞれ0.20と0.213(統計的に有意)のスピアマンのランク相関を求める。

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