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DeepTriage:一种基于深度学习的软件缺陷自动分配方法
被引量:
10
1
作者
宋
化
志
马于涛
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2019年第1期126-132,共7页
在软件开发和维护过程中,缺陷修复工作有一项必不可少的任务,那就是缺陷分配.在大规模的软件项目中,基于文本分类的自动分配技术已被用于提高缺陷分配的效率,从而减少人工分配的等待时间和成本.考虑到缺陷报告文本内容的复杂性,本文提...
在软件开发和维护过程中,缺陷修复工作有一项必不可少的任务,那就是缺陷分配.在大规模的软件项目中,基于文本分类的自动分配技术已被用于提高缺陷分配的效率,从而减少人工分配的等待时间和成本.考虑到缺陷报告文本内容的复杂性,本文提出了一种基于深度学习的缺陷自动分配方法,在词向量化后通过卷积神经网络对缺陷报告文本进行特征提取,然后完成分类任务.在Eclipse和Mozilla两个数据集上的结果表明,与传统的支持向量机和基于递归神经网络的方法相比,文本所提方法在准确率指标上均优于上述基准方法,而且多层平行的卷积神经网络结构比单层的卷积神经网络结构在预测效果上更好.
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关键词
缺陷分配
深度学习
卷积神经网络
递归神经网络
支持向量机
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职称材料
题名
DeepTriage:一种基于深度学习的软件缺陷自动分配方法
被引量:
10
1
作者
宋
化
志
马于涛
机构
武汉大学计算机学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2019年第1期126-132,共7页
基金
国家重点基础研究发展计划项目(2014CB340404)资助
国家自然科学基金项目(61672387
+1 种基金
61702378)资助
武汉市黄鹤英才(现代服务)计划项目资助
文摘
在软件开发和维护过程中,缺陷修复工作有一项必不可少的任务,那就是缺陷分配.在大规模的软件项目中,基于文本分类的自动分配技术已被用于提高缺陷分配的效率,从而减少人工分配的等待时间和成本.考虑到缺陷报告文本内容的复杂性,本文提出了一种基于深度学习的缺陷自动分配方法,在词向量化后通过卷积神经网络对缺陷报告文本进行特征提取,然后完成分类任务.在Eclipse和Mozilla两个数据集上的结果表明,与传统的支持向量机和基于递归神经网络的方法相比,文本所提方法在准确率指标上均优于上述基准方法,而且多层平行的卷积神经网络结构比单层的卷积神经网络结构在预测效果上更好.
关键词
缺陷分配
深度学习
卷积神经网络
递归神经网络
支持向量机
Keywords
bug triage
deep learning
convolutional neural network
recurrent neural network
support vector machine
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
DeepTriage:一种基于深度学习的软件缺陷自动分配方法
宋
化
志
马于涛
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2019
10
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