論文の概要: Understanding Emojis :) in Useful Code Review Comments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12959v1
- Date: Tue, 23 Jan 2024 18:45:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-24 14:43:50.149253
- Title: Understanding Emojis :) in Useful Code Review Comments
- Title(参考訳): 絵文字の理解 :)有用なコードレビューコメント
- Authors: Sharif Ahmed and Nasir U. Eisty
- Abstract要約: 我々はこれらのコメントの中で絵文字によって伝えられる感情や意味を精査することで、コードレビューコメント(CRコメント)の有用性について検討する。
CRコメントの有用性を評価するため、従来の「テキスト」機能と「絵文字特化」機能と事前学習型埋め込みを付加する。
我々のモデルは、テキストと絵文字に基づく感情特徴と絵文字の意味的理解を組み込んだもので、ベースラインの指標を大幅に上回っている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Emojis and emoticons serve as non-verbal cues and are increasingly prevalent
across various platforms, including Modern Code Review. These cues often carry
emotive or instructive weight for developers. Our study dives into the utility
of Code Review comments (CR comments) by scrutinizing the sentiments and
semantics conveyed by emojis within these comments. To assess the usefulness of
CR comments, we augment traditional 'textual' features and pre-trained
embeddings with 'emoji-specific' features and pre-trained embeddings. To
fortify our inquiry, we expand an existing dataset with emoji annotations,
guided by existing research on GitHub emoji usage, and re-evaluate the CR
comments accordingly. Our models, which incorporate textual and emoji-based
sentiment features and semantic understandings of emojis, substantially
outperform baseline metrics. The often-overlooked emoji elements in CR comments
emerge as key indicators of usefulness, suggesting that these symbols carry
significant weight.
- Abstract(参考訳): 絵文字とエモティコンは非言語的なヒントであり、モダンなコードレビューを含む様々なプラットフォームで普及している。
これらの手がかりは、しばしば開発者の動機付けや指導的な重みを持つ。
本研究は、これらのコメントの中で絵文字によって伝えられる感情や意味を精査することで、コードレビューコメント(CRコメント)の有用性を掘り下げるものである。
CRコメントの有用性を評価するため、従来の「テキスト」機能と「絵文字特化」機能と事前学習型埋め込みを付加する。
調査を強化するために、既存のデータセットを絵文字アノテーションで拡張し、githubの絵文字使用に関する既存の研究をガイドし、それに従ってcrコメントを再評価します。
我々のモデルは、テキストと絵文字に基づく感情特徴と絵文字の意味的理解を取り入れ、ベースラインの指標を大幅に上回っている。
crコメントでしばしば見過ごされる絵文字要素は、有用性の鍵となる指標として現れ、これらの記号がかなりの重みを持つことを示唆している。
関連論文リスト
- Semantics Preserving Emoji Recommendation with Large Language Models [47.94761630160614]
既存の絵文字レコメンデーションメソッドは、ユーザーが元のテキストで選択した正確な絵文字にマッチする能力に基づいて、主に評価される。
本稿では,ユーザのテキストとのセマンティックな整合性を維持する絵文字を推薦するモデルの能力を計測する,絵文字推薦のための新しいセマンティックス保存フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-16T22:27:46Z) - EmojiLM: Modeling the New Emoji Language [44.23076273155259]
我々は,大規模言語モデルからテキスト絵文字並列コーパスであるText2Emojiを開発した。
並列コーパスに基づいて,テキスト・絵文字双方向翻訳に特化したシーケンス・ツー・シーケンス・モデルである絵文字LMを蒸留する。
提案モデルでは,強いベースラインを上回り,平行コーパスは絵文字関連下流タスクに有効である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-03T07:06:51Z) - Emojich -- zero-shot emoji generation using Russian language: a
technical report [52.77024349608834]
エモジッチ(Emojich)は、ロシア語の字幕を条件として絵文字を生成するテキスト・画像ニューラルネットワークである。
我々は,事前訓練された大型モデルruDALL-E Malevich(XL) 1.3Bパラメータの微調整段階における一般化能力を維持することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-04T23:37:32Z) - Emoji-aware Co-attention Network with EmoGraph2vec Model for Sentiment
Anaylsis [9.447106020795292]
我々はEmoGraph2vecと呼ばれる絵文字表現を学習し、絵文字対応のコアテンションネットワークを設計する手法を提案する。
我々のモデルは、テキストと絵文字を組み込むコアテンション機構を設計し、圧縮と励起ブロックを畳み込みニューラルネットワークに統合する。
実験結果から,提案モデルは,ベンチマークデータセットの感情分析において,いくつかのベースラインを上回り得ることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-27T08:01:10Z) - Black or White but never neutral: How readers perceive identity from
yellow or skin-toned emoji [90.14874935843544]
近年の研究は、ソーシャルメディア上でのアイデンティティ表現と絵文字利用の関係を確立した。
この研究は、言語と同様に、読者がそのような自己表現の行為に敏感かどうかを問うもので、著者のアイデンティティを理解するために使用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-12T18:23:51Z) - Semantic Journeys: Quantifying Change in Emoji Meaning from 2012-2018 [66.28665205489845]
絵文字のセマンティクスが時間とともにどのように変化するかに関する最初の縦断的研究を行い、計算言語学から6年間のtwitterデータに適用した。
絵文字のセマンティックな発達において5つのパターンを識別し、抽象的な絵文字がより少ないほど意味的変化を起こす可能性が高くなることを示す。
絵文字とセマンティクスに関する今後の作業を支援するために、私たちは、絵文字のセマンティックな変化を調べるために誰でも使用できるウェブベースのインターフェイスとともに、データを公開します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-03T13:35:10Z) - A `Sourceful' Twist: Emoji Prediction Based on Sentiment, Hashtags and
Application Source [1.6818451361240172]
モデルが関係する感情を理解し、テキストに最適な絵文字を予測するのを助けるためにTwitterの機能を使用することの重要性を紹介します。
データ分析とニューラルネットワークモデルのパフォーマンス評価は、ハッシュタグとアプリケーションソースを特徴として使用することで、異なる情報をエンコードすることができ、絵文字の予測に有効であることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-14T03:05:04Z) - Assessing Emoji Use in Modern Text Processing Tools [35.79765461713127]
絵文字は視覚的魅力と人間の感情を鮮明に伝える能力から、デジタルコミュニケーションにおいてユビキタスになりつつある。
ソーシャルメディアや他のインスタントメッセージングにおける絵文字の普及は、絵文字を含むテキストを操作するシステムやツールの必要性も高まっている。
本研究では,絵文字を用いたツイートのテストセットを検討することで,このサポートを評価する。そこでは,著名なnlpおよびテキスト処理ツールが適切に処理できるかどうかについて,一連の実験を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-02T11:38:05Z) - Deep Just-In-Time Inconsistency Detection Between Comments and Source
Code [51.00904399653609]
本稿では,コード本体の変更によりコメントが矛盾するかどうかを検出することを目的とする。
私たちは、コメントとコードの変更を関連付けるディープラーニングアプローチを開発しています。
より包括的な自動コメント更新システムを構築するために,コメント更新モデルと組み合わせて提案手法の有用性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-04T16:49:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。