使用潜在语义分析从用户评论中识别使用质量(QU)指标
计算与语言
2015-03-26 v1 人工智能
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摘要
本文描述了一种新颖方法，根据用户评论按照ISO定义的三项使用质量(QU)指标——有效性、效率和无风险性——进行分类。随着每天发布的大量评论，需要自动汇总用户评论以告知我们是否有任何软件能够根据质量要求满足公司需求。我们实现了潜在语义分析(LSA)方法及其子空间来预测QU指标。我们从信息系统期刊和亚马逊评论构建了降维的通用语义空间。接下来，我们将一组指标测量量表投影到通用语义空间中，并将其表示为子空间。在该子空间中，我们可以将相似的测量量表映射到未见过的评论并预测QU指标。我们的初步研究能够获得F-measure平均值0.3627。
引用
@article{arxiv.1503.07294,
title = {Using Latent Semantic Analysis to Identify Quality in Use (QU) Indicators from User Reviews},
author = {Wendy Tan Wei Syn and Bong Chih How and Issa Atoum},
journal= {arXiv preprint arXiv:1503.07294},
year = {2015}
}
备注
4 Figures in The International Conference on Artificial Intelligence and Pattern Recognition (AIPR2014),2014