倾听用户之声：有用应用评论的自动摘要
软件工程
2022-10-13 v1
摘要
应用评论是用户使用体验的众包知识，为应用发布规划（如待修复的主要缺陷、待添加的重要功能）提供了宝贵信息。已有关于应用评论挖掘用于发布规划的探索，然而多数研究严重依赖预定义类别或人工标注评论。此外，新的评论特征，即把该评论评为有用的用户数量，可帮助捕捉重要评论，此前未被考虑。本文提出一种名为SOLAR的新框架，旨在准确向开发者摘要有用用户评论。该框架主要包含三个模块：评论有用性预测模块、主题-情感建模模块和多因素排序模块。评论有用性预测模块评估评论的有用性，即评论是否对开发者有用。主题-情感建模模块对有用评论的主题进行分组并预测相关情感，多因素排序模块旨在为每个主题优先排序语义代表性评论作为评论摘要。在五个流行应用上的实验表明，SOLAR对评论摘要有效，并有望促进应用发布规划。
引用
@article{arxiv.2210.06235,
title = {Listening to Users' Voice: Automatic Summarization of Helpful App Reviews},
author = {Cuiyun Gao and Yaoxian Li and Shuhan Qi and Yang Liu and Xuan Wang and Zibin Zheng and Qing Liao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.06235},
year = {2022}
}