Beyond Keywords: A Context-based Hybrid Approach to Mining Ethical Concern-related App Reviews
作者: Aakash Sorathiya, Gouri Ginde
分类: cs.CL, cs.AI, cs.SE
发布日期: 2024-11-11
💡 一句话要点
提出一种基于上下文的混合方法，用于挖掘与伦理相关的应用评论。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 应用评论挖掘 伦理关注 自然语言推理 大型语言模型 隐私保护 文本分类
📋 核心要点
- 现有方法依赖关键词匹配，难以有效识别使用领域特定语言或多样化表达的伦理相关应用评论。
- 该研究结合自然语言推理（NLI）和大型语言模型（LLM），以捕捉语言的细微差别和进行上下文理解。
- 实验表明，该方法能有效提取更多与隐私相关的评论，优于传统的关键词方法，提升了识别准确率。
📝 摘要（中文）
随着移动应用程序在日常生活中的日益普及，围绕伦理的担忧显著增加。用户通常在应用程序（app）评论中交流反馈、报告问题和建议新功能，经常强调安全、隐私和责任等问题。整合这些评论对于开发成功的产品至关重要。然而，与伦理相关的应用程序评论通常使用特定领域的语言，并使用更多样化的词汇表达。因此，自动提取与伦理相关的应用程序评论是一项具有挑战性且耗时的工作。本研究提出了一种新颖的基于自然语言处理（NLP）的方法，该方法结合了自然语言推理（NLI）（提供对语言细微之处的深刻理解）和一个仅解码器（类似LLaMA）的大型语言模型（LLM），以大规模提取与伦理相关的应用程序评论。该方法利用来自心理健康领域的43647条应用程序评论，1）评估四种NLI模型以提取潜在的隐私评论，并将特定领域的隐私假设的结果与通用隐私假设进行比较；2）评估四种LLM，用于将应用程序评论分类为隐私问题；3）进一步使用最佳的NLI和LLM模型从数据集中提取新的隐私评论。结果表明，具有特定领域假设的DeBERTa-v3-base-mnli-fever-anli NLI模型产生最佳性能，而Llama3.1-8B-Instruct LLM在应用程序评论的分类中表现最佳。然后，使用NLI+LLM，提取了额外的1008条新的与隐私相关的评论，这些评论未通过先前研究中基于关键词的方法识别出来，从而证明了所提出方法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：该论文旨在解决如何高效、准确地从海量应用评论中提取与伦理相关的评论，特别是那些使用领域特定语言或多样化表达的评论。现有方法，如基于关键词的搜索，无法有效识别这些评论，导致重要的用户反馈被忽略。
核心思路：论文的核心思路是结合自然语言推理（NLI）和大型语言模型（LLM）的优势。NLI用于理解评论的深层语义，判断评论是否蕴含伦理相关的含义；LLM则用于对评论进行分类，识别其具体的伦理关注点。这种混合方法旨在克服传统关键词方法的局限性，提高伦理相关评论的召回率和准确率。
技术框架：该方法包含以下主要阶段：1) 使用NLI模型（如DeBERTa-v3-base-mnli-fever-anli）对应用评论进行推理，判断其是否与隐私相关。研究比较了使用领域特定隐私假设和通用隐私假设的效果。2) 使用LLM（如Llama3.1-8B-Instruct）对评论进行分类，确定其具体的隐私关注点。3) 将NLI和LLM的结果结合，提取新的隐私相关评论。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将NLI和LLM结合，形成一个混合的伦理相关评论提取框架。与传统的关键词方法相比，该方法能够更好地理解评论的语义，识别那些使用隐晦或间接表达方式的伦理相关评论。此外，该研究还探索了领域特定假设在NLI中的应用，进一步提高了提取的准确性。
关键设计：在NLI阶段，研究者比较了不同NLI模型和不同类型的假设（领域特定 vs. 通用）的效果。在LLM阶段，研究者评估了多个LLM在评论分类任务中的性能。最终选择DeBERTa-v3-base-mnli-fever-anli作为NLI模型，Llama3.1-8B-Instruct作为LLM。研究中没有详细说明损失函数或网络结构的修改，重点在于模型的选择和组合。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，结合DeBERTa-v3-base-mnli-fever-anli NLI模型和Llama3.1-8B-Instruct LLM的方法，能够提取出比传统关键词方法多1008条新的隐私相关评论。这证明了该方法在识别隐晦表达的伦理相关评论方面的有效性，显著提升了伦理相关评论的召回率。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于移动应用开发、软件工程、用户体验设计等领域。通过自动提取用户对应用伦理问题的反馈，开发者可以及时发现并解决潜在的隐私、安全等问题，提升应用质量和用户信任度。该方法还可用于舆情分析，帮助企业了解用户对产品伦理方面的看法，为产品改进提供依据。
📄 摘要（原文）
With the increasing proliferation of mobile applications in our everyday experiences, the concerns surrounding ethics have surged significantly. Users generally communicate their feedback, report issues, and suggest new functionalities in application (app) reviews, frequently emphasizing safety, privacy, and accountability concerns. Incorporating these reviews is essential to developing successful products. However, app reviews related to ethical concerns generally use domain-specific language and are expressed using a more varied vocabulary. Thus making automated ethical concern-related app review extraction a challenging and time-consuming effort. This study proposes a novel Natural Language Processing (NLP) based approach that combines Natural Language Inference (NLI), which provides a deep comprehension of language nuances, and a decoder-only (LLaMA-like) Large Language Model (LLM) to extract ethical concern-related app reviews at scale. Utilizing 43,647 app reviews from the mental health domain, the proposed methodology 1) Evaluates four NLI models to extract potential privacy reviews and compares the results of domain-specific privacy hypotheses with generic privacy hypotheses; 2) Evaluates four LLMs for classifying app reviews to privacy concerns; and 3) Uses the best NLI and LLM models further to extract new privacy reviews from the dataset. Results show that the DeBERTa-v3-base-mnli-fever-anli NLI model with domain-specific hypotheses yields the best performance, and Llama3.1-8B-Instruct LLM performs best in the classification of app reviews. Then, using NLI+LLM, an additional 1,008 new privacy-related reviews were extracted that were not identified through the keyword-based approach in previous research, thus demonstrating the effectiveness of the proposed approach.