抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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ソフトウェア工学研究者は,情報検索(IR)からバグ位置確認のような問題へのツールと技術を適用して,保守作業を実行するために必要な手動努力をより低くする。IRに基づくツールを用いるときの中心課題は,高品質質問の形成である。バグ位置確認を実行するとき,質問語の一つの容易にアクセス可能なソースはバグ報告である。最近の論文は,高品質質問を構築するために遺伝的アルゴリズム(GA)を使用することによって,このソースの充足を調査した。残念ながら,それが良い質問を進化させるときに,質問性能を利用するので,本質的にGAは本質的に「che」になる。これは疑問を提起し,「咀嚼」なしで類似の結果を得ることが可能である。安価な質問を提供する一つのアプローチは自動要約を採用することである。得られた要約の性能は質問語のソースとしてのバグ報告の充足に疑問を呼ぶ。状況をより良く理解するために,情報解析(INA)を適用して,GAが実行されている方法と,おそらく,より重要なことに,バグ報告がIRベースのバグ位置確認を実行するために必要な語彙をどのように捉えるかを定量化した。その結果,要約は高品質質問を生成する可能性を示したが,より多くの訓練データを必要とした。さらに,バグ報告は質問語の有用なソースを提供するが,それらはむしろ制限されており,その結果,要約と組み合わせた質問拡張技術は,より高品質の質問を生み出す可能性がある。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
