講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-03-05 15:15
BERTによるアプリケーションレビュー分類モデルの構築と評価 ○山田侑樹・櫨山淳雄(学芸大) KBSE2020-38 |
抄録 |
(和) |
ソフトウェアの進化の過程でエンドユーザーの意見やフィードバックは開発者にとって重要である.
これらの情報を開発者が効率よく利用するために自然言語処理と機械学習を用いた方法が報告されている.
本研究ではアプリケーションレビューを分類する機械学習モデルの構築に取り組む.
本研究では.これまで報告されているBag of Wordsとナイーブベイズ,fastTextとロジスティック回帰による分類モデルに加え,BERTによる分類モデルを構築し性能評価を実施した.
BERTは近年,自然言語処理システムの性能を飛躍的に向上させた機械学習アルゴリズムである.
その結果,BERTによる分類モデルがPrecision 0.7237,Recall 0.7286,F1-Score 0.7173と最も高い性能を示した. |
(英) |
In the process of software development, feedbacks from users are important for developers.
Most of this information takes the form of a text.
In this research, we build and evaluate a machine learning model to classify the application reviews.
In addition to classification models based on Bag of Words and Naive Bayes, fastText and logistic regression, we constructed and evaluated a classification model based on BERT.
BERT is a machine learning algorithm that has dramatically improved the performance of natural language processing systems in recent years.
The results show that the BERT classification model has the highest performance with Precision 0.7237,Recall 0.7286 and F1-Score 0.7173. |
キーワード |
(和) |
BERT / 機械学習 / 自然言語処理 / アプリケーションレビュー / / / / |
(英) |
BERT / Machine Learning / NLP / Application Reviews / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 423, KBSE2020-38, pp. 25-30, 2021年3月. |
資料番号 |
KBSE2020-38 |
発行日 |
2021-02-26 (KBSE) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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