論文の概要: What to Prioritize? Natural Language Processing for the Development of a
Modern Bug Tracking Solution in Hardware Development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13825v1
- Date: Tue, 28 Sep 2021 15:55:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-29 14:41:57.769420
- Title: What to Prioritize? Natural Language Processing for the Development of a
Modern Bug Tracking Solution in Hardware Development
- Title（参考訳）: 優先順位は?
ハードウェア開発における最新のバグ追跡ソリューション開発のための自然言語処理
- Authors: Thi Thu Hang Do and Markus Dobler and Niklas K\"uhl
- Abstract要約: 我々は、異なる教師付き機械学習アルゴリズムを用いて、バグレポートの修正時間、リスク、複雑さを予測するアプローチを提案する。
評価の結果,Universal Sentenceモデルによって生成されたテキスト埋め込みの組み合わせは,他の手法よりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Managing large numbers of incoming bug reports and finding the most critical
issues in hardware development is time consuming, but crucial in order to
reduce development costs. In this paper, we present an approach to predict the
time to fix, the risk and the complexity of debugging and resolution of a bug
report using different supervised machine learning algorithms, namely Random
Forest, Naive Bayes, SVM, MLP and XGBoost. Further, we investigate the effect
of the application of active learning and we evaluate the impact of different
text representation techniques, namely TF-IDF, Word2Vec, Universal Sentence
Encoder and XLNet on the model's performance. The evaluation shows that a
combination of text embeddings generated through the Universal Sentence Encoder
and MLP as classifier outperforms all other methods, and is well suited to
predict the risk and complexity of bug tickets.
- Abstract（参考訳）: 大量のバグレポートを管理し、ハードウェア開発で最も重要な問題を見つけることは、時間を要するが、開発コストを削減するために重要である。
本稿では,Random Forest, Naive Bayes, SVM, MLP, XGBoostという,異なる教師付き機械学習アルゴリズムを用いて,バグレポートの修正時間,修正のリスク,解決の複雑さを予測するためのアプローチを提案する。
さらに,能動学習の適用効果について検討し,TF-IDF,Word2Vec,Universal Sentence Encoder,XLNetといったテキスト表現技術がモデルの性能に与える影響を評価する。
評価の結果,Universal Sentence Encoder と MLP を併用したテキスト埋め込みは,他の手法よりも優れており,バグチケットのリスクや複雑さを予測するのに適していることがわかった。
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