Community Question Answering (CQA) sites have spread and multiplied significantly in recent years. Sites like Reddit, Quora, and Stack Exchange are becoming popular amongst people interested in finding answers to diverse questions. One practical way of finding such answers is automatically predicting the best candidate given existing answers and comments. Many studies were conducted on answer prediction in CQA but with limited focus on using the background information of the questionnaires. We address this limitation using a novel method for predicting the best answers using the questioner's background information and other features, such as the textual content or the relationships with other participants. Our answer classification model was trained using the Stack Exchange dataset and validated using the Area Under the Curve (AUC) metric. The experimental results show that the proposed method complements previous methods by pointing out the importance of the relationships between users, particularly throughout the level of involvement in different communities on Stack Exchange. Furthermore, we point out that there is little overlap between user-relation information and the information represented by the shallow text features and the meta-features, such as time differences.

本次调查绘制了用于分析社交媒体数据的生成方法的研究状态的广泛的全景照片（Sota）。它填补了空白，因为现有的调查文章在其范围内或被约会。我们包括两个重要方面，目前正在挖掘和建模社交媒体的重要性：动态和网络。社会动态对于了解影响影响或疾病的传播，友谊的形成，友谊的形成等，另一方面，可以捕获各种复杂关系，提供额外的洞察力和识别否则将不会被注意的重要模式。

我们使用不同的语言支持特征预处理方法研究特征密度（FD）的有效性，以估计数据集复杂性，这又用于比较估计任何训练之前机器学习（ML）分类器的潜在性能。我们假设估计数据集复杂性允许减少所需实验迭代的数量。这样我们可以优化ML模型的资源密集型培训，这是由于可用数据集大小的增加以及基于深神经网络（DNN）的模型的不断增加的普及而成为一个严重问题。由于训练大规模ML模型引起的令人惊叹的二氧化碳排放量，不断增加对更强大的计算资源需求的问题也在影响环境。该研究是在多个数据集中进行的，包括流行的数据集，例如用于培训典型情感分析模型的Yelp业务审查数据集，以及最近的数据集尝试解决网络欺凌问题，这是一个严重的社会问题，也是一个严重的社会问题一个更复杂的问题，形成了语言代表的观点。我们使用收集多种语言的网络欺凌数据集，即英语，日语和波兰语。数据集的语言复杂性的差异允许我们另外讨论语言备份的单词预处理的功效。

Deep Learning and Machine Learning based models have become extremely popular in text processing and information retrieval. However, the non-linear structures present inside the networks make these models largely inscrutable. A significant body of research has focused on increasing the transparency of these models. This article provides a broad overview of research on the explainability and interpretability of natural language processing and information retrieval methods. More specifically, we survey approaches that have been applied to explain word embeddings, sequence modeling, attention modules, transformers, BERT, and document ranking. The concluding section suggests some possible directions for future research on this topic.

社区问题应答（CQA）论坛为许多现实生活质疑提供答案。由于大小，这些论坛在机器学习研究人员中非常受欢迎。自动答案选择，答案排名，问题检索，专家查找，事实检查是使用CQA数据执行的示例学习任务。在本文中，我们展示了CQA的第一个波斯数据集PercQA。此数据集包含从最着名的波斯论坛爬行的问题和答案。在数据采集之后，我们在迭代过程中提供严格的注释指南，然后在SemevalcQA格式中注释问题答案对。PercQ包含989个问题和21,915个答案答案。我们将Percqa公开可供使波斯CQA更多的研究。我们还通过使用单语和多语言预先训练的语言模型来构建PercQA中答案选择任务的强大基准

社交媒体网络已成为人们生活的重要方面，它是其思想，观点和情感的平台。因此，自动化情绪分析（SA）对于以其他信息来源无法识别人们的感受至关重要。对这些感觉的分析揭示了各种应用，包括品牌评估，YouTube电影评论和医疗保健应用。随着社交媒体的不断发展，人们以不同形式发布大量信息，包括文本，照片，音频和视频。因此，传统的SA算法已变得有限，因为它们不考虑其他方式的表现力。通过包括来自各种物质来源的此类特征，这些多模式数据流提供了新的机会，以优化基于文本的SA之外的预期结果。我们的研究重点是多模式SA的最前沿领域，该领域研究了社交媒体网络上发布的视觉和文本数据。许多人更有可能利用这些信息在这些平台上表达自己。为了作为这个快速增长的领域的学者资源，我们介绍了文本和视觉SA的全面概述，包括数据预处理，功能提取技术，情感基准数据集以及适合每个字段的多重分类方法的疗效。我们还简要介绍了最常用的数据融合策略，并提供了有关Visual Textual SA的现有研究的摘要。最后，我们重点介绍了最重大的挑战，并调查了一些重要的情感应用程序。

随着人格计算的出现作为与人工智能和人格心理有关的新研究领域，我们目睹了一个前所未有的人格意识推荐系统的扩散。与传统推荐系统不同，这些新系统解决了传统问题，如冷启动和数据稀疏问题。该调查旨在研究和系统地分类人格意识推荐系统。据我们所知，这项调查是第一个重点关注人格意识推荐系统。通过比较其个性建模方法以及其推荐技术，我们探索了人格感知推荐系统的不同设计选择。此外，我们介绍了常用的数据集，并指出了人格感知推荐系统的一些挑战。

由于在线学习和评估平台（例如Coursera，Udemy，Khan Academy等）的兴起，对论文（AES）和自动论文评分的自动评估（AES）已成为一个严重的问题。研究人员最近提出了许多用于自动评估的技术。但是，其中许多技术都使用手工制作的功能，因此从特征表示的角度受到限制。深度学习已成为机器学习中的新范式，可以利用大量数据并确定对论文评估有用的功能。为此，我们提出了一种基于复发网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的新型体系结构。在拟议的体系结构中，多通道卷积层从嵌入矢量和基本语义概念中学习并捕获单词n-gram的上下文特征，并使用max-pooling操作在论文级别形成特征向量。 RNN的变体称为双门复发单元（BGRU），用于访问以前和后续的上下文表示。该实验是对Kaggle上的八个数据集进行的，以实现AES的任务。实验结果表明，我们提出的系统比其他基于深度学习的AES系统以及其他最新AES系统的评分精度明显更高。

问答系统被认为是流行且经常有效的信息在网络上寻求信息的手段。在这样的系统中，寻求信息者可以通过自然语言提出问题来获得对他们的查询的简短回应。交互式问题回答是一种最近提出且日益流行的解决方案，它位于问答和对话系统的交集。一方面，用户可以以普通语言提出问题，并找到对她的询问的实际回答；另一方面，如果在初始请求中有多个可能的答复，很少或歧义，则系统可以将问题交通会话延长到对话中。通过允许用户提出更多问题，交互式问题回答使用户能够与系统动态互动并获得更精确的结果。这项调查提供了有关当前文献中普遍存在的交互式提问方法的详细概述。它首先要解释提问系统的基本原理，从而定义新的符号和分类法，以将所有已确定的作品结合在统一框架内。然后，根据提出的方法，评估方法和数据集/应用程序域来介绍和检查有关交互式问题解答系统的审查已发表的工作。我们还描述了围绕社区提出的特定任务和问题的趋势，从而阐明了学者的未来利益。 GitHub页面的综合综合了本文献研究中涵盖的所有主要主题，我们的工作得到了进一步的支持。 https://sisinflab.github.io/interactive-question-answering-systems-survey/

Any organization needs to improve their products, services, and processes. In this context, engaging with customers and understanding their journey is essential. Organizations have leveraged various techniques and technologies to support customer engagement, from call centres to chatbots and virtual agents. Recently, these systems have used Machine Learning (ML) and Natural Language Processing (NLP) to analyze large volumes of customer feedback and engagement data. The goal is to understand customers in context and provide meaningful answers across various channels. Despite multiple advances in Conversational Artificial Intelligence (AI) and Recommender Systems (RS), it is still challenging to understand the intent behind customer questions during the customer journey. To address this challenge, in this paper, we study and analyze the recent work in Conversational Recommender Systems (CRS) in general and, more specifically, in chatbot-based CRS. We introduce a pipeline to contextualize the input utterances in conversations. We then take the next step towards leveraging reverse feature engineering to link the contextualized input and learning model to support intent recognition. Since performance evaluation is achieved based on different ML models, we use transformer base models to evaluate the proposed approach using a labelled dialogue dataset (MSDialogue) of question-answering interactions between information seekers and answer providers.

收集与特定API方法相关的API示例，用法和提及在诸如堆栈溢出之类的场地上的讨论中不是一个微不足道的问题。它需要努力正确认识讨论是否指的是开发人员/工具正在搜索的API方法。线程的内容包括描述API方法在讨论中的参与和包含API调用的代码片段中的文本段落，可以参考给定的API方法。利用此观察，我们开发FacOS，一种特定于背景算法，可以在讨论中捕获段落和代码片段的语义和语法信息。FACOS将基于语法的单词的分数与来自Codebert的精细调整的预测模型的分数相结合。Facos在F1分数方面将最先进的方法击败了13.9％。

物联网是一个快速新兴的范式，现在几乎涵盖了我们现代生活的各个方面。因此，确保物联网设备的安全至关重要。物联网设备与传统计算可能有所不同，从而在物联网设备中设计和实施适当的安全措施可能具有挑战性。我们观察到，物联网开发人员在堆栈溢出（SO）等开发人员论坛中讨论了与安全相关的挑战。但是，我们发现，在SO中，物联网安全讨论也可以埋葬在非安全性讨论中。在本文中，我们旨在了解物联网开发人员在将安全实践和技术应用于IoT设备时面临的挑战。我们有两个目标：（1）开发一个模型，该模型可以自动在SO中找到与安全有关的物联网讨论，并且（2）研究模型输出以了解与IoT开发人员安全相关的挑战。首先，我们从中下载了53k帖子，因此包含有关物联网的讨论。其次，我们手动将53K帖子的5,919个句子标记为1或0。第三，我们使用此基准测试来研究一套深度学习变压器模型。最佳性能模型称为SECBOT。第四，我们将SECBOT应用于整个帖子，并找到大约30K安全性的句子。第五，我们将主题建模应用于与安全有关的句子。然后，我们标记并分类主题。第六，我们分析了主题的演变。我们发现（1）SECBOT是基于深度学习模型Roberta的重建。 SECBOT提供的最佳F1分数为0.935，（2）SECBOT错误分类的样本中有六个错误类别。当关键字/上下文是模棱两可的（例如，网关可以是安全网关或简单网关）时，SECBOT主要是错误的，（3）有9个安全主题分为三个类别：软件，硬件和网络，以及（4）最多的主题属于软件安全性，然后是网络安全。

讽刺可以被定义为说或写讽刺与一个人真正想表达的相反，通常是为了侮辱，刺激或娱乐某人。由于文本数据中讽刺性的性质晦涩难懂，因此检测到情感分析研究社区的困难和非常感兴趣。尽管讽刺检测的研究跨越了十多年，但最近已经取得了一些重大进步，包括在多模式环境中采用了无监督的预训练的预训练的变压器，并整合了环境以识别讽刺。在这项研究中，我们旨在简要概述英语计算讽刺研究的最新进步和趋势。我们描述了与讽刺有关的相关数据集，方法，趋势，问题，挑战和任务，这些数据集，趋势，问题，挑战和任务是无法检测到的。我们的研究提供了讽刺数据集，讽刺特征及其提取方法以及各种方法的性能分析，这些表可以帮助相关领域的研究人员了解当前的讽刺检测中最新实践。

Software-related platforms have enabled their users to collaboratively label software entities with topics. Tagging software repositories with relevant topics can be exploited for facilitating various downstream tasks. For instance, a correct and complete set of topics assigned to a repository can increase its visibility. Consequently, this improves the outcome of tasks such as browsing, searching, navigation, and organization of repositories. Unfortunately, assigned topics are usually highly noisy, and some repositories do not have well-assigned topics. Thus, there have been efforts on recommending topics for software projects, however, the semantic relationships among these topics have not been exploited so far. We propose two recommender models for tagging software projects that incorporate the semantic relationship among topics. Our approach has two main phases; (1) we first take a collaborative approach to curate a dataset of quality topics specifically for the domain of software engineering and development. We also enrich this data with the semantic relationships among these topics and encapsulate them in a knowledge graph we call SED-KGraph. Then, (2) we build two recommender systems; The first one operates only based on the list of original topics assigned to a repository and the relationships specified in our knowledge graph. The second predictive model, however, assumes there are no topics available for a repository, hence it proceeds to predict the relevant topics based on both textual information of a software project and SED-KGraph. We built SED-KGraph in a crowd-sourced project with 170 contributors from both academia and industry. The experiment results indicate that our solutions outperform baselines that neglect the semantic relationships among topics by at least 25% and 23% in terms of ASR and MAP metrics.

仇恨言论是一种在线骚扰的形式，涉及使用滥用语言，并且在社交媒体帖子中通常可以看到。这种骚扰主要集中在诸如宗教，性别，种族等的特定群体特征上，如今它既有社会和经济后果。文本文章中对滥用语言的自动检测一直是一项艰巨的任务，但最近它从科学界获得了很多兴趣。本文解决了在社交媒体中辨别仇恨内容的重要问题。我们在这项工作中提出的模型是基于LSTM神经网络体系结构的现有方法的扩展，我们在短文中适当地增强和微调以检测某些形式的仇恨语言，例如种族主义或性别歧视。最重要的增强是转换为由复发性神经网络（RNN）分类器组成的两阶段方案。将第一阶段的所有一Vs式分类器（OVR）分类器的输出组合在一起，并用于训练第二阶段分类器，最终决定了骚扰的类型。我们的研究包括对在16K推文的公共语料库中评估的第二阶段提出的几种替代方法的性能比较，然后对另一个数据集进行了概括研究。报道的结果表明，与当前的最新技术相比，在仇恨言论检测任务中，所提出的方案的分类质量出色。

文本分类长期以来一直是自然语言处理中的主食（NLP），其中包含跨越各种区域的应用，如情绪分析，推荐系统和垃圾邮件检测。通过如此强大的解决方案，它通常很诱人，因为当您握住锤子时，将其用作所有NLP问题的Go-tool，一切都看起来像钉子。然而，我们在这里争辩说，使用分类目前正在解决的许多任务实际上是被挖掘成一个分类模具，如果我们相反，如果我们将它们解决作为排名问题，我们不仅改善了模型，而且我们达到了更好的性能。我们提出了一种新颖的端到端排名方法，该方法包括负责产生一对文本序列的表示的变压器网络，该文本序列又传递到基于的上下文聚合网络中输出用于确定对序列的排序到序列的序列的汇总网络。有关相关性的一些概念。我们对公开可用数据集进行了多项实验，并调查使用分类常进行解决的问题的排名。在一个实验的实验中，在偏斜的情绪分析数据集中，将排名结果转换为分类标签，对最先进的文本分类产生了大约22％的改进，证明了文本在某些情况下对文本分类进行了效果。

GitHub是Internet上最大的开源软件主机。这个大型，可自由访问的数据库吸引了从业人员和研究人员的注意。但是，随着Github的增长的继续，越来越难以导航遍布广泛领域的大量存储库。过去的工作表明，考虑到应用程序域对于预测存储库的普及以及有关项目质量的推理的任务至关重要。在这项工作中，我们建立在先前注释的5,000个GitHub存储库的数据集上，以设计自动分类器，以通过其应用程序域对存储库进行分类。分类器使用最先进的自然语言处理技术和机器学习，根据五个应用程序域从多个数据源和目录存储库中学习。我们用（1）自动分类器贡献，该分类器可以将流行的存储库分配给每个应用程序域，至少具有70％的精度，（2）对该方法在不流行的存储库中的性能进行调查，以及（3）这种方法对这种方法的实际应用程序，用于回答软件工程实践的采用如何在应用程序域之间有何不同。我们的工作旨在帮助GitHub社区确定感兴趣的存储库，并为未来的工作开放有希望的途径，以调查来自不同应用领域的存储库之间的差异。

学术研究是解决以前从未解决过的问题的探索活动。通过这种性质，每个学术研究工作都需要进行文献审查，以区分其Novelties尚未通过事先作品解决。在自然语言处理中，该文献综述通常在“相关工作”部分下进行。鉴于研究文件的其余部分和引用的论文列表，自动相关工作生成的任务旨在自动生成“相关工作”部分。虽然这项任务是在10年前提出的，但直到最近，它被认为是作为科学多文件摘要问题的变种。然而，即使在今天，尚未标准化了自动相关工作和引用文本生成的问题。在这项调查中，我们进行了一个元研究，从问题制定，数据集收集，方法方法，绩效评估和未来前景的角度来比较相关工作的现有文献，以便为读者洞察到国家的进步 - 最内容的研究，以及如何进行未来的研究。我们还调查了我们建议未来工作要考虑整合的相关研究领域。

在本文中，我们提出了一种方法，用于预测社交媒体对等体之间的信任链接，其中一个是在多识别信任建模的人工智能面积。特别是，我们提出了一种数据驱动的多面信任信任建模，该信任建模包括许多不同的特征以进行全面分析。我们专注于展示类似用户的聚类如何实现关键新功能：支持更个性化的，从而为用户提供更准确的预测。在信任感知项目推荐任务中说明，我们在大yelp数据集的上下文中评估所提出的框架。然后，我们讨论如何提高社交媒体的可信关系的检测可以帮助在最近爆发的社交网络环境中支持在线用户的违法行为和谣言的传播。我们的结论是关于一个特别易受资助的用户基础，老年人的反思，以说明关于用户组的推理价值，期望通过通过数据分析获得的洞察力集成已知偏好的一些未来方向。

情绪分析中最突出的任务是为文本分配情绪，并了解情绪如何在语言中表现出来。自然语言处理的一个重要观察结果是，即使没有明确提及情感名称，也可以通过单独参考事件来隐式传达情绪。在心理学中，被称为评估理论的情感理论类别旨在解释事件与情感之间的联系。评估可以被形式化为变量，通过他们认为相关的事件的人们的认知评估来衡量认知评估。其中包括评估事件是否是新颖的，如果该人认为自己负责，是否与自己的目标以及许多其他人保持一致。这样的评估解释了哪些情绪是基于事件开发的，例如，新颖的情况会引起惊喜或不确定后果的人可能引起恐惧。我们在文本中分析了评估理论对情绪分析的适用性，目的是理解注释者是否可以可靠地重建评估概念，如果可以通过文本分类器预测，以及评估概念是否有助于识别情感类别。为了实现这一目标，我们通过要求人们发短信描述触发特定情绪并披露其评估的事件来编译语料库。然后，我们要求读者重建文本中的情感和评估。这种设置使我们能够衡量是否可以纯粹从文本中恢复情绪和评估，并为判断模型的绩效指标提供人体基准。我们将文本分类方法与人类注释者的比较表明，两者都可以可靠地检测出具有相似性能的情绪和评估。我们进一步表明，评估概念改善了文本中情绪的分类。