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J-GLOBAL ID：202002288191186251   整理番号：20A2470472

バグおよび非バッグ問題の自動予測の実現可能性について【JST・京大機械翻訳】

On the feasibility of automated prediction of bug and non-bug issues

著者 (3件)： Herbold Steffen (Institute AIFB, Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Karlsruhe, Germany) ,  Trautsch Alexander (Institute of Computer Science, University of Goettingen, Gottingen, Germany) ,  Trautsch Fabian (Institute of Computer Science, University of Goettingen, Gottingen, Germany)
資料名： Empirical Software Engineering  (Empirical Software Engineering)
巻： 25  号： 6  ページ： 5333-5369  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1036A  ISSN： 1382-3256  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 文脈:問題追跡システムを用いて,開発プロセス,例えば,要求された特徴改善または報告されたバグにおけるタスクを追跡および記述した。しかし,過去の研究は,報告された課題タイプがしばしば問題の記述に合致しないことを示した。目的:課題がバグであるかどうかを予測する目的で,課題タイプ予測の最新技術の全体的な成熟を理解し,問題について手動で指定した知識を組み込むことによって既存のモデルを改善できるかどうかを評価する。方法:これらの分野,例えば長さ間の構造の違いを説明する課題の標題と記述のための異なるモデルを訓練した。さらに,これらの記述が,この問題がバグである強い指標であるので,その記述がヌルポインタ例外を含む問題を手動で検出する。結果:著者らのアプローチは,Facebook AI研究からの高速テキスト分類器に基づく文献からのアプローチとは全く異なるが,最良の全体を遂行する。予測性能の小さな改善は,用いた問題に関する構造情報による。ヌルポインタ例外の形式における問題の内容に関する情報を用いることは有用ではないことを見出した。標識バグ固定コミットの例を通して,問題タイプ予測の有用性を実証した。結論:問題タイプ予測は,もし使用事例が特定の量の見逃されたバグ報告またはバグとしての多くの問題の予測を可能にするならば,有用なツールとなり得る。Copyright The Author(s) 2020. corrected publication 2020 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 ,  *ソフトウェア障害
準シソーラス用語： テキスト分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 問題型予測 ,  ミスラベルされた問題 ,  問題追跡

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： バグ ,  バッグ ,  問題 ,  予測 ,  実現可能性