检索结果-南通市图书馆

Discovering semantically related technical terms and web resources in Q&A discussions

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 2021年第7期22卷 969-985页

作者： Junfang JIA valeriia tumanian Guoqiang LI School of Computer and Network Engineering Shanxi Datong UniversityDatong 037009China School of Software Shanghai Jiao Tong UniversityShanghai 200240China

A sheer number of techniques and web resources are available for software engineering practice and this number continues to *** semantically similar or related technical terms and web resources offers the opportunity to design appealing services to facilitate information retrieval and information *** this study,we extract technical terms and web resources from a community of question and answer(Q&A)discussions and propose an approach based on a neural language model to learn the semantic representations of technical terms and web resources in a joint low-dimensional vector *** approach maps technical terms and web resources to a semantic vector space based only on the surrounding technical terms and web resources of a technical term(or web resource)in a discussion thread,without the need for mining the text content of the *** apply our approach to Stack Overflow data dump of March *** both quantitative and qualitative analyses in the clustering,search,and semantic reasoning tasks,we show that the learnt technical-term and web-resource vector representations can capture the semantic relatedness of technical terms and web resources,and they can be exploited to support various search and semantic reasoning tasks,by means of simple K-nearest neighbor search and simple algebraic operations on the learnt vector representations in the embedding space.

关键词： Technical terms Web resources Word embedding Q&A web site Clustering tasks Recommendation tasks

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