Question-And-Answer Community Mining in Software Project Management – A Deep Learning Approach
Notice bibliographique
Résumé
Software project management (SPM) is one of the most dominant fields in Software Engineering (SE). During recent years, excessive growth in data science has brought a new research opportunity for supporting project managers, referred to as SPM Analytics. The majority of the field efforts are concerned with using projects' data in the estimation problems and mining the general public data in Requirement Engineering applications. However, in more general SE applications, Question and Answer (QA) communities such as StackOverflow have been known as a rich data source. While most studies in SPM analytics use traditional Machine Learning (ML) methods, in this thesis, a method named DeepQA-Miner based on Deep Neural Networks (DNNs) is proposed to mine SPM QA communities. Project Management StackExchange (PMSE), a well-known community for project managers, is targeted. It provides project managers with the opportunity to share their questions, making it a great candidate for characterizing practitioners' needs. The DeepQA-Miner method would pre-process the data and feed it into a multi-input multi-head network. The network receives different data parts separately, embeds the text internally, extracts the essential patterns, and classifies it for multi-purposes, leveraging a single shared knowledge base. More than 5000 questions at PMSE are accessed, classified through four different perspectives, and analyzed by their tone to formulate SPM practitioners' needs. The DeepQA-Miner's performance is compared with four baseline methods. Overall, DeepQA-Miner outperforms the other classifiers. Even though two of the traditional methods achieved slightly higher accuracy in one of the binary classification tasks, there is a remarkable improvement by the DeepQA-Miner in multi-class tasks. Furthermore, the findings provide potential directions for further research and development. As an application, the findings are compared with SPM education status quo resulting from SPM-related courses in Canada's top 10 universities. A set of considerations for reducing the existing gap between the industry needs and courses' agenda is proposed. As a contribution to Open Science, all data parts are being made publicly available: https://github.com/alirzahmadi/DeepQA-Miner
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».