面向App评论响应的语义检索和生成框架 |
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引用本文: | 范国栋,陈世展,肖建茂,吴洪越,张璐,薛霄,王忠杰,冯志勇.面向App评论响应的语义检索和生成框架[J].计算机学报,2022(12):2528-2543. |
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作者姓名: | 范国栋 陈世展 肖建茂 吴洪越 张璐 薛霄 王忠杰 冯志勇 |
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作者单位: | 1. 天津大学智能与计算学部;2. 江西师范大学软件学院;3. 哈尔滨工业大学计算学部 |
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摘 要: | 在应用程序维护过程中,移动应用(Mobile Application,App)评论的响应为应用程序开发者提供了用户反馈机制,对应用的评级产生积极影响.为了减轻响应大量用户评论的工作负担,开发者通常采用自动化的机制回复评分或跟进用户问题.当前流行使用序列到序列(Sequence to Sequence,Seq2seq)的深度生成模型或融合信息检索的方法来生成用户评论的响应.然而,现有检索方法没有考虑句子的语义相似性,生成模型没有考虑用户评论与检索到评论之间的差异,导致模型对知识的利用不佳,降低了响应质量.为了解决这些问题,本文提出了一种面向App评论响应的语义检索和生成框架(A Semantic Retrieval and Generation Framework,SRGen).首先,基于响应相似但评论不一定相似的现象,通过自监督学习方法对Sentence-BERT(SBERT)模型微调.然后,利用SBERT获得名称、评分、评论信息的向量表示,检索知识库中Top-k最相似的评论-响应对.最后,根据检索到的评论与待响应评论的差异和相应响应内容,生成评论的响应.实验表明,与现有的基线工作相比...
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关 键 词: | 软件维护 用户评论 App评论响应 语义检索 Seq2seq |
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