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J-GLOBAL ID：201902260917553984   整理番号：19A2092328

CTRAS:クラウドサワードテスト報告の集約と要約【JST・京大機械翻訳】

CTRAS: Crowdsourced Test Report Aggregation and Summarization

著者 (5件)： Hao Rui (State Key Laboratory for Novel Software Technology Nanjing University, China) ,  Feng Yang (University of California, Irvine, USA) ,  Jones James A. (University of California, Irvine, USA) ,  Li Yuying (State Key Laboratory for Novel Software Technology Nanjing University, China) ,  Chen Zhenyu (State Key Laboratory for Novel Software Technology Nanjing University, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICSE  ページ： 900-911  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クラウドソース試験は,様々なソフトウェア製品の品質を改善するために広く採用されている。混雑作業者は典型的に試験作業を行い,試験報告を通して彼らの経験を報告する。密集したテスト報告は,実際の使用シナリオからフィードバックを提供するが,そのような多数の報告を検査することは,時間がかかるが,避けられないタスクになる。このタスクの効率を改善するために,JIRA,Bugzilla,およびMantisのような既存の広く使用されている発行追跡システムは,重複テスト報告を同定する際にユーザを支援するためのキーワード検索ベースの方法を提供した。しかしながら,モバイル機器(携帯電話など)において,クラウドソース試験報告はしばしば不十分なテキスト記述を含んでいるが,代わりに,これらのテキスト分析ベースの方法は,データが基本的に変化したので,より効果的でなくなる。本論文では,テキスト記述に基づく重複検出のみに焦点を当てる代わりに,著者らはCTRASを提示した。これらの報告書の内容を豊かにし,これらの報告を検査する効率を改善するために,複製を活用するための新しいアプローチを提示した。CTRASは,テキスト情報とスクリーンショットの両方に基づいて複製を自動的に集約することができ,さらに包括的で包括的な報告への重複テスト報告を要約する。CTRASを検証するために,著者らは,12の工業的なcrow源プロジェクトから収集された5000以上の試験報告を用いて定量的研究を行った。実験結果は,CTRASが平均して0.87の精度に達することができることを明らかにして,自動的に重複報告を検出して,それはJensen Shannon発散計量の下で古典的なMax-CageベースおよびMMR要約方法より優れていた。さらに,30人の参加者を用いてタスクに基づくユーザ研究を行い,その結果,CTRASは正確さの損失なしに平均で約30%の時間コストを節約できることを示した。Copyright 2019 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】

シソーラス用語： トラッキング装置 ,  粒状材 ,  携帯電話 ,  スクリーン ,  ソフトウェア商品 ,  品質 ,  *複製
準シソーラス用語： テキスト解析 ,  テキスト ,  モバイルデバイス ,  キーワード検索 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (2件)： 報告 ,  集約