【论文阅读笔记】从在线开发者聊天中自动提取基于意见的问答

论文标题：Automatic Extraction of Opinion-based Q&A from Online Developer Chats
原文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9402078
说明：在读研究生为方便记忆梳理学习，手敲论文笔记，概括论文的主要思想和内容。

背景

1. 过去的对话助手专注于简短的、面向任务的对话（例如：播放音乐；查找附近的餐馆）。
2. 而针对于软件开发人员的对话助手的开发，更加复杂（例如：询问意见与知识），需要集成单个任务的专门实例，包括对话管理、知识检索、意见挖掘和问答。
3. 最近研究表明，IRC、Slack和Gitter等在线聊天工具盛行，这些平台的对话内容对构建虚拟软件工程师的助手有一定的价值。而且里面的对话内容精度更高

前言

1. 构建对话搜索助手CSA：
   1）将向 CSA 提出的查询/问题与语料库中的问题匹配并检索答案 ；
   2）总结相关的意见问答组，以生成（例如，使用GAN）针对特定软件工程主题的聚合响应。

2. 两个子问题：
   1）找出问题：识别提问者向其他聊天参与者征求意见的问题；
   2）找出答案：在包含的内容中提取这些意见提问的答案对话。

3. 局限性：
   1）聊天社区没有正式的结构可能会抑制意见的自动挖掘；