SEL@KIT: 釆野, 水野, 崔, Word2Vecを用いたバグ報告からの不具合ファイル特定, 2016年3月.
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釆野, 水野, 崔, "Word2Vecを用いたバグ報告からの不具合ファイル特定," 電子情報通信学会技術研究報告, 115(SS2015-85), pp. 55-60, 2016年3月.
ID 721
分類 研究会・全国大会等
タグ バグ ファイル 不具合 特定
表題 (title) Word2Vecを用いたバグ報告からの不具合ファイル特定
表題 (英文) Using Word2vec in Localizing Relevant Files for Bug Reports
著者名 (author) 釆野 友紀也,水野 修,崔 銀惠
英文著者名 (author) Yukiya Uneno,Osamu Mizuno,Eun-hye Choi
編者名 (editor)
編者名 (英文)
キー (key) Yukiya Uneno,Osamu Mizuno,Eun-hye Choi
書籍・会議録表題 (booktitle) 電子情報通信学会技術研究報告
書籍・会議録表題(英文)
巻数 (volume) 115
号数 (number) SS2015-85
ページ範囲 (pages) 55-60
組織名 (organization)
出版元 (publisher)
出版元 (英文)
出版社住所 (address)
刊行月 (month) 3
出版年 (year) 2016
採択率 (acceptance)
URL
付加情報 (note) 宮古島市, 沖縄県
注釈 (annote)
内容梗概 (abstract) ソフトウェアのバグが報告されると,開発者はバグ修正のためにバグに関連するソースコードファイルを特定する必要がある.この過程は,不具合ファイル特定と呼ばれ,不具合ファイル特定の自動化は開発者の生産性向上のために重要である.本研究では,単語分散表現作成のための自然言語処理ツールword2vecによって学習されるベクトル空間モデルsemantic-VSMを用いて,与えられたバグ報告に対する不具合ファイル特定を効果的に行う手法を提案する.また,不具合ファイル特定の正答率を向上させるために,semantic-VSMとともに既存の不具合ファイル特定手法BugLocator及びBugspotsを組み合わせて用いる手法CombBLを紹介する.我々の実験結果は,提案手法の正答率が既存の高水準の不具合ファイル特定手法と比べて大幅には劣らない結果を達成していることを示す.また我々は,提案手法が既存手法に比べてスケーラビリティ及び高速さにおいては優れている点について考察した.
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BiBTeXエントリ
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         title = {Word2Vecを用いたバグ報告からの不具合ファイル特定},
        author = {釆野 友紀也 and 水野 修 and 崔 銀惠},
     booktitle = {電子情報通信学会技術研究報告},
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