用户体验感知洞察数据集（UXPID）：来自公共工业论坛的合成用户反馈
计算与语言
2026-05-11 v2 机器学习
摘要
工业论坛中的客户反馈提供了丰富但未被充分利用的关于真实产品体验的洞察。然而，由于内容非结构化且领域特定，以及高质量标注数据稀缺，系统性分析仍然具有挑战性。本文提出了用户体验感知洞察数据集（User eXperience Perception Insights Dataset, UXPID），该数据集包含从公共工业自动化论坛抽取的 7130 条合成且已匿名化的用户反馈分支。每个 JSON 记录包含包含元数据的多帖评论，并由大型语言模型（LLM）标注用户体验洞察、用户期望、严重程度评级、情感及主题分类。UXPID 旨在促进用户需求、用户体验（UX）分析及 AI 驱动的反馈处理研究，特别是在因隐私和许可限制而无法获取真实数据的情况下。它支持 transformer-based 模型在问题检测、情感分析和需求抽取等任务上的训练与评估，为推动工业产品支持和软件工程领域内 NLP 方法的发展提供了宝贵资源。
关键词
引用
@article{arxiv.2509.11777,
title = {User eXperience Perception Insights Dataset (UXPID): Synthetic User Feedback from Public Industrial Forums},
author = {Mikhail Kulyabin and Jan Joosten and Choro Ulan uulu and Nuno Miguel Martins Pacheco and Fabian Ries and Filippos Petridis and Jan Bosch and Helena Holmström Olsson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.11777},
year = {2026}
}