論文の概要: Negative Results of Image Processing for Identifying Duplicate Questions on Stack Overflow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05523v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 00:14:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 17:29:37.360203
• Title: Negative Results of Image Processing for Identifying Duplicate Questions on Stack Overflow
• Title（参考訳）: スタックオーバーフローにおける重複問題同定のための画像処理の負の結果
• Authors: Faiz Ahmed, Suprakash Datta, Maleknaz Nayebi,
• Abstract要約: Stack Overflow上の重複した質問を識別するための画像ベース手法について検討した。 まず,画像からのテキストを疑問テキストに統合し,第2に画像キャプションを用いて視覚的内容に基づいて画像を評価する。 私たちの研究は、簡単な複製と仮説検証の基盤を築き、将来の研究を私たちのアプローチの上に構築します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2667044928324747
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the rapidly evolving landscape of developer communities, Q&A platforms serve as crucial resources for crowdsourcing developers' knowledge. A notable trend is the increasing use of images to convey complex queries more effectively. However, the current state-of-the-art method of duplicate question detection has not kept pace with this shift, which predominantly concentrates on text-based analysis. Inspired by advancements in image processing and numerous studies in software engineering illustrating the promising future of image-based communication on social coding platforms, we delved into image-based techniques for identifying duplicate questions on Stack Overflow. When focusing solely on text analysis of Stack Overflow questions and omitting the use of images, our automated models overlook a significant aspect of the question. Previous research has demonstrated the complementary nature of images to text. To address this, we implemented two methods of image analysis: first, integrating the text from images into the question text, and second, evaluating the images based on their visual content using image captions. After a rigorous evaluation of our model, it became evident that the efficiency improvements achieved were relatively modest, approximately an average of 1%. This marginal enhancement falls short of what could be deemed a substantial impact. As an encouraging aspect, our work lays the foundation for easy replication and hypothesis validation, allowing future research to build upon our approach.
• Abstract（参考訳）: 開発者コミュニティの急速な発展の中で、Q&Aプラットフォームは開発者の知識をクラウドソーシングするための重要なリソースとなっている。 注目すべきトレンドは、複雑なクエリをより効率的に伝達するイメージの利用の増加である。 しかし、現在の重複問題検出の最先端手法は、このシフトに追随せず、主にテキストベースの分析に集中している。 画像処理の進歩と、ソーシャルコーディングプラットフォームにおけるイメージベースのコミュニケーションの将来性を示すソフトウエアエンジニアリングにおける多くの研究に触発されて、Stack Overflowで重複した質問を特定するためのイメージベースのテクニックを探求した。 Stack Overflowの質問のテキスト分析にのみ焦点をあてて、イメージの使用を省略する場合、私たちの自動モデルは問題の重要な側面を見落としています。 これまでの研究は、画像のテキストへの相補的な性質を実証してきた。 そこで我々は,まず画像からのテキストを質問文に統合し,次に画像キャプションを用いて視覚的内容に基づいて画像を評価する2つの画像解析手法を実装した。 厳密な評価を行った結果, 得られた効率改善は比較的緩やかであり, 平均1%程度であった。 この限界拡大は、実質的な影響と見なされるものには及ばない。 奨励的な側面として、我々の研究は容易に複製と仮説検証の基盤を築き、将来の研究を我々のアプローチの上に構築することを可能にする。

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