大海捞针：无障碍用户评论的自动识别
软件工程
2022-10-19 v1
摘要
近年来，移动无障碍已成为重要趋势，旨在让所有用户都能无诸多限制地使用任何应用。用户评论包含对应用演进有用的见解。然而，随着收到评论数量的增加，人工分析它们繁琐且耗时，尤其在搜寻无障碍评论时。本文的目标是支持用户评论中无障碍属性的自动识别，以帮助技术专业人员优先处理，从而打造更具包容性的应用。具体而言，我们设计了一个模型，以无障碍用户评论为输入，学习其基于关键词的特征，从而对给定评论是否关于无障碍做出二分类决策。该模型使用总计 5,326 条移动应用评论进行评估。研究结果表明：(1) 我们的模型能准确识别无障碍评论，优于两个基线，即基于关键词的检测器和随机分类器；(2) 我们的模型在相对较小的训练数据集上达到了 85% 的准确率；然而，随着训练数据集规模增大，准确率有所提升。
引用
@article{arxiv.2210.09947,
title = {Finding the Needle in a Haystack: On the Automatic Identification of Accessibility User Reviews},
author = {Eman Abdullah AlOmar and Wajdi Aljedaani and Murtaza Tamjeed and Mohamed Wiem Mkaouer and Yasmine N. Elglaly},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.09947},
year = {2022}
}