AllHands: Large-scale Verbatim Feedback Analysis with LLMs

Conceitos essenciais

AllHands introduces an innovative framework for large-scale feedback analysis using Large Language Models (LLMs) through a natural language interface, providing comprehensive insights and responses.

Resumo

1. Introduction

• Verbatim feedback is crucial for software development.
• Challenges in extracting insights from diverse feedback sources.
• AllHands framework overview.

2. Feedback Analysis Workflow

• Classification and topic modeling using LLMs.
• Integration of LLM-based agent for question answering.
• Evaluation across diverse datasets showcasing superior efficacy.

3. Background

• Feedback classification and topic extraction methods.
• Importance of insight extraction from feedback data.
• System objective of AllHands.

4. Data Extraction

• "AllHands stands as the first comprehensive feedback analysis framework that supports diverse and customized requirements for insight extraction through a natural language interface."

Estatísticas

Verbatim feedback constitutes a valuable repository of user experiences, opinions, and requirements essential for software development.

Citações

"AllHands achieves superior efficacy at all stages of analysis."
"To the best of our knowledge, AllHands stands as the first comprehensive feedback analysis framework that supports diverse and customized requirements for insight extraction through a natural language interface."

Principais Insights Extraídos De

AllHands

by Chaoyun Zhan... às arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15157.pdf

Perguntas Mais Profundas

人間を介したループの統合は、抽象的なトピックモデリングの品質向上にどのように影響するか？

人間を介したループ（HITLR）を導入することで、抽象的なトピックモデリングの品質が向上します。具体的には、HITLRは以下の点で効果を発揮します：

意味論的一貫性: HITLRは生成されたトピックラベルに人間知識を取り入れるため、単語や文脈情報がより適切に反映されます。これにより、生成されたトピックがより意味論的一貫性を持ち、解釈しやすくなります。

不正確さへの対処: HITLRは誤ったトピックラベルや幻想（hallucination）を減らし、正確性と関連性を高めます。人間の洞察力が加わることで、生成されたトピックが本文と適切に整合し、信頼性が向上します。

カスタマイズ可能性: HITLRではレビューアーが新しく生成されたトピックセットをフィードバックして修正・改善する機会もあります。このプロセスは継続的な改善と柔軟性を提供し、最終的な出力品質向上につながります。

以上の理由から、「人間イン・ザ・ループ」アプローチは抽象化されたトピックモデリングタスク全体の精度および有用性向上に重要です。