Emotion Classification In Software Engineering Texts: A Comparative Analysis of Pre-trained Transformers Language Models

Emotion recognition in software engineering texts is critical for understanding developer expressions and improving collaboration. This paper presents a comparative analysis of state-of-the-art Pretrained Language Models (PTMs) for fine-grained emotion classification on two benchmark datasets from G...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2024 IEEE/ACM International Workshop on Natural Language-Based Software Engineering (NLBSE) s. 73 - 80
Hlavní autor:	Imran, Mia Mohammad
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	ACM 20.04.2024
Témata:	ALBERT Analytical models Benchmark testing BERT CodeBERT DeBERTa Emotion Classification Emotion recognition GraphCodeBERT Large Language Models RoBERTa Software Task analysis Training Transformers
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!