AOBTM: Adaptive Online Biterm Topic Modeling for Version Sensitive\n Short-texts Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Analysis of mobile app reviews has shown its important role in requirement\nengineering, software maintenance and evolution of mobile apps. Mobile app\ndevelopers check their users' reviews frequently to clarify the issues\nexperienced by users or capture the new issues that are introduced due to a\nrecent app update. App reviews have a dynamic nature and their discussed topics\nchange over time. The changes in the topics among collected reviews for\ndifferent versions of an app can reveal important issues about the app update.\nA main technique in this analysis is using topic modeling algorithms. However,\napp reviews are short texts and it is challenging to unveil their latent topics\nover time. Conventional topic models suffer from the sparsity of word\nco-occurrence patterns while inferring topics for short texts. Furthermore,\nthese algorithms cannot capture topics over numerous consecutive time-slices.\nOnline topic modeling algorithms speed up the inference of topic models for the\ntexts collected in the latest time-slice by saving a fraction of data from the\nprevious time-slice. But these algorithms do not analyze the statistical-data\nof all the previous time-slices, which can confer contributions to the topic\ndistribution of the current time-slice.\n We propose Adaptive Online Biterm Topic Model (AOBTM) to model topics in\nshort texts adaptively. AOBTM alleviates the sparsity problem in short-texts\nand considers the statistical-data for an optimal number of previous\ntime-slices. We also propose parallel algorithms to automatically determine the\noptimal number of topics and the best number of previous versions that should\nbe considered in topic inference phase. Automatic evaluation on collections of\napp reviews and real-world short text datasets confirm that AOBTM can find more\ncoherent topics and outperforms the state-of-the-art baselines.\n
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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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 | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».