A recent research trend has emerged to identify developers' emotions, by applying sentiment analysis to the content of communication traces left in collaborative development environments. Trying to overcome the limitations posed by using off-the-shelf sentiment analysis tools, researchers recently started to develop their own tools for the software engineering domain. In this paper, we report a benchmark study to assess the performance and reliability of three sentiment analysis tools specifically customized for software engineering. Furthermore, we offer a reflection on the open challenges, as they emerge from a qualitative analysis of misclassified texts.


翻译:最近出现了一种研究趋势,通过对合作发展环境中遗留的通信痕迹内容进行情绪分析,确定开发商的情绪。为了克服使用现成情绪分析工具带来的限制,研究人员最近开始开发自己的软件工程领域工具。在本文中,我们报告了一项基准研究,以评估专门为软件工程定制的三种情绪分析工具的性能和可靠性。此外,我们还反思了公开的挑战,因为这些挑战来自对分类错误文本的质量分析。

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狭义的情感分析(sentiment analysis)是指利用计算机实现对文本数据的观点、情感、态度、情绪等的分析挖掘。广义的情感分析则包括对图像视频、语音、文本等多模态信息的情感计算。简单地讲,情感分析研究的目标是建立一个有效的分析方法、模型和系统,对输入信息中某个对象分析其持有的情感信息,例如观点倾向、态度、主观观点或喜怒哀乐等情绪表达。

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