Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automatically Categorising GitHub Repositories by Application Domain

論文の概要: Automatically Categorising GitHub Repositories by Application Domain

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00269v1
Date: Sat, 30 Jul 2022 16:27:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-02 14:46:01.320720
Title: Automatically Categorising GitHub Repositories by Application Domain
Title（参考訳）: アプリケーションドメインによるGitHubリポジトリの自動分類
Authors: Francisco Zanartu and Christoph Treude and Bruno Cartaxo and Hudson Silva Borges and Pedro Moura and Markus Wagner and Gustavo Pinto
Abstract要約: GitHubは、インターネット上で最大のオープンソースソフトウェアホストである。幅広いドメインにまたがるリポジトリの多さをナビゲートするのはますます困難になっている。過去の研究によると、アプリケーションドメインを考慮に入れることは、リポジトリの人気を予測するといったタスクに不可欠である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.265666415804025
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: GitHub is the largest host of open source software on the Internet. This large, freely accessible database has attracted the attention of practitioners and researchers alike. But as GitHub's growth continues, it is becoming increasingly hard to navigate the plethora of repositories which span a wide range of domains. Past work has shown that taking the application domain into account is crucial for tasks such as predicting the popularity of a repository and reasoning about project quality. In this work, we build on a previously annotated dataset of 5,000 GitHub repositories to design an automated classifier for categorising repositories by their application domain. The classifier uses state-of-the-art natural language processing techniques and machine learning to learn from multiple data sources and catalogue repositories according to five application domains. We contribute with (1) an automated classifier that can assign popular repositories to each application domain with at least 70% precision, (2) an investigation of the approach's performance on less popular repositories, and (3) a practical application of this approach to answer how the adoption of software engineering practices differs across application domains. Our work aims to help the GitHub community identify repositories of interest and opens promising avenues for future work investigating differences between repositories from different application domains.
Abstract（参考訳）: GitHubは、インターネット上で最大のオープンソースソフトウェアホストである。この大規模で自由にアクセスできるデータベースは、実践者や研究者の注目を集めている。しかし、githubの成長が進むにつれて、広範囲のドメインにまたがるリポジトリをナビゲートすることがますます難しくなってきている。過去の研究から、リポジトリの人気予測やプロジェクト品質の推論といったタスクには、アプリケーションドメインを考慮に入れることが不可欠であることが示されている。この作業では、5,000のGitHubリポジトリの注釈付きデータセット上に構築し、アプリケーションドメインでリポジトリを分類するための自動分類器を設計します。この分類器は最先端の自然言語処理技術と機械学習を使用して、5つのアプリケーションドメインに従って複数のデータソースとカタログリポジトリから学習する。我々は,(1) 人気リポジトリを少なくとも70%の精度で各アプリケーションドメインに割り当てる自動分類器,(2) 人気が低いリポジトリ上でのアプローチのパフォーマンスの調査,(3) ソフトウェア工学の実践がアプリケーションドメイン間でどのように異なるかを理解するための,このアプローチの実践的応用について提案する。私たちの研究はGitHubコミュニティが関心のあるリポジトリを識別することを支援することを目的としており、様々なアプリケーションドメインのリポジトリの違いを調査するための将来的な道を開くことを目的としています。

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