面向软件工程的情感分析技术研究

情感分析在软件工程领域具有广泛的应用场景,例如,从代码提交信息中检测开发者的情绪、从程序员问答论坛中识别开发者的观点等.但是,现有的“开箱即用”的情感分析工具无法在软件工程相关的任务中取得可靠的结果.已有研究表明,导致不可靠结果的最主要原因是,这些工具无法理解一些单词和短语在软件工程领域中的特定含义.此后,研究者们开始为软件工程领域定制监督学习和远程监督学习方法.为了验证这些方法的效果,研究者们使用软件工程相关的标注数据集来对它们进行数据集内验证,即,将同一数据集划分为训练集和测试集,分别用于方法的训练和测试.但是,对软件工程领域的某些情感分析任务来说,尚无标注数据集,且人工标注数据集耗时耗力.在此情况下,一种可选的方法就是使用为了相似任务从同一目标平台上提取的数据集或者使用从其他软件工程平台上提取的数据集.为了验证这两种做法的可行性,需要进一步以平台内设置和跨平台设置来验证现有情感分析方法.平台内设置指的是使用提取自同一平台的不同数据集作为训练集和测试集;跨平台设置指的是使用提取自不同平台的数据集作为训练集和测试集.目标旨在数据集内设置、平台内设置、跨平台设置这3种设置下,综合验证现有的为软件工程定制的情感分析方法.最终,实验结果为相关的研究者和从业者提供了具有现实指导意义的启示.

灾难·救援·世界意识

2004年岁末，印度洋大地震引发的海啸给东南亚、南亚各国人民带来了沉重的灾难，美好的家园。幸福的生活，一瞬间被大海无情地吞噬了。海啸无情人有情，包括中国在内的许多国家向受灾国伸出了援助之手。许多国家投入大量的人力、物力支援灾区，许多支国际救援队不畏艰难危险，夜以继日地在灾区奋战。世界人民的支援，使灾区人民感到了温暖，感到了安慰，