論文の概要: GiveMeLabeledIssues: An Open Source Issue Recommendation System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13418v1
- Date: Thu, 23 Mar 2023 16:39:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-24 13:21:37.953164
- Title: GiveMeLabeledIssues: An Open Source Issue Recommendation System
- Title(参考訳): GiveMeLabeledIssues: オープンソースの課題推薦システム
- Authors: Joseph Vargovich, Fabio Santos, Jacob Penney, Marco A. Gerosa, Igor
Steinmacher
- Abstract要約: 開発者はしばしば、オープンソースソフトウェア(OSS)プロジェクトのイシュートラッキングシステムをナビゲートして、適切なタスクを見つけるのに苦労します。
本稿では,プロジェクトリポジトリをマイニングし,課題を解決に必要なスキルに基づいてラベル付けするツールを提案する。
GiveMeLabeledIssuesは開発者のスキルとタスクのマッチングを容易にし、プロジェクトのメンテナの負担を軽減する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.312780130838952
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Developers often struggle to navigate an Open Source Software (OSS) project's
issue-tracking system and find a suitable task. Proper issue labeling can aid
task selection, but current tools are limited to classifying the issues
according to their type (e.g., bug, question, good first issue, feature, etc.).
In contrast, this paper presents a tool (GiveMeLabeledIssues) that mines
project repositories and labels issues based on the skills required to solve
them. We leverage the domain of the APIs involved in the solution (e.g., User
Interface (UI), Test, Databases (DB), etc.) as a proxy for the required skills.
GiveMeLabeledIssues facilitates matching developers' skills to tasks, reducing
the burden on project maintainers. The tool obtained a precision of 83.9% when
predicting the API domains involved in the issues. The replication package
contains instructions on executing the tool and including new projects. A demo
video is available at https://www.youtube.com/watch?v=ic2quUue7i8
- Abstract(参考訳): 開発者はしばしば、オープンソースソフトウェア(OSS)プロジェクトの課題追跡システムをナビゲートして、適切なタスクを見つけるのに苦労します。
適切なイシューラベリングはタスクの選択を支援するが、現在のツールは、そのタイプ(バグ、質問、よいイシュー、機能など)に応じてイシューを分類することに限定されている。
対照的に,本稿では,プロジェクトリポジトリをマイニングし,解決に必要なスキルに基づいて問題をラベル付けするツール(givemelabeledissues)を提案する。
ソリューションに関わるAPIのドメイン(UI、テスト、データベース(DB)など)を活用しています。
) 必要なスキルの代理として。
GiveMeLabeledIssuesは開発者のスキルとタスクのマッチングを容易にし、プロジェクトのメンテナの負担を軽減する。
このツールは、問題に関わるAPIドメインを予測する際に、83.9%の精度を得た。
レプリケーションパッケージには、ツールの実行と新しいプロジェクトを含む指示が含まれている。
デモビデオはhttps://www.youtube.com/watch?
v=ic2quue7i8
関連論文リスト
- SWE-bench Multimodal: Do AI Systems Generalize to Visual Software Domains? [64.34184587727334]
視覚的ユーザ向けJavaScriptソフトウェアにおけるバグ修正機能に基づいて,システム評価を行うSWE-bench Multimodalを提案する。
SWE-bench Mは、Webインターフェース設計、ダイアグラム、データ視覚化、シンタックスハイライト、インタラクティブマッピングに使用される17のJavaScriptライブラリから収集された617のタスクインスタンスを特徴とする。
分析の結果,SWE-benchシステムはSWE-bench Mと競合し,視覚的問題解決や言語間の一般化に限界があることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-04T18:48:58Z) - GitAgent: Facilitating Autonomous Agent with GitHub by Tool Extension [81.44231422624055]
さまざまなタスクを実行できる外部ツールを備えた大規模言語モデル(LLM)に焦点が当てられている。
本稿では,GitHubから自動ツール拡張を実現するエージェントであるGitAgentを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-28T15:47:30Z) - ControlLLM: Augment Language Models with Tools by Searching on Graphs [97.62758830255002]
我々は,大規模言語モデル(LLM)が実世界のタスクを解くためのマルチモーダルツールを利用できる新しいフレームワークであるControlLLMを提案する。
フレームワークは,(1)複雑なタスクを明確なサブタスクに分割し,入力と出力を適切に定義したサブタスクに分解するtextittask Decomposer,(2)構築済みのツールグラフ上で最適なソリューションパスを探索する textitThoughts-on-Graph(ToG)パラダイム,(3)ソリューションパスを解釈して実行するリッチなツールボックスを備えた textitexecution Engine,の3つの主要なコンポーネントから構成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-26T21:57:21Z) - MaintainoMATE: A GitHub App for Intelligent Automation of Maintenance
Activities [3.2228025627337864]
ソフトウェア開発プロジェクトは、バグ報告や強化要求といったメンテナンスタスクの追跡の中心にある問題追跡システムに依存している。
問題レポートの処理は極めて重要であり、問題レポートに入力されたテキストを徹底的にスキャンする必要があるため、労働集約的な作業となる。
各カテゴリのイシューレポートを自動的に分類し,関連する専門知識を持つ開発者にイシューレポートを割り当てることのできる,MaintainoMATEという統合フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-31T05:15:42Z) - ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-world
APIs [104.37772295581088]
オープンソースの大規模言語モデル(LLM)、例えばLLaMAは、ツール使用能力に大きく制限されている。
データ構築、モデルトレーニング、評価を含む汎用ツールであるToolLLMを紹介する。
ツール使用のためのインストラクションチューニングフレームワークであるToolBenchを,ChatGPTを使って自動構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-31T15:56:53Z) - CausalVLR: A Toolbox and Benchmark for Visual-Linguistic Causal
Reasoning [107.81733977430517]
CausalVLR(Causal Visual-Linguistic Reasoning)は、最先端の因果関係の発見と因果推論方法の豊富なセットを含むオープンソースのツールボックスである。
これらのメソッドはNVIDIAコンピューティングシステムの下でPyTorchを実装したツールボックスに含まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-30T08:17:38Z) - Tag that issue: Applying API-domain labels in issue tracking systems [20.701637107734996]
完了に必要なスキルをラベル付けすることで、コントリビュータがオープンソースプロジェクトのタスクを選択するのに役立ちます。
ハイレベルなAPIカテゴリである“APIドメイン”と呼ばれる問題の自動ラベリングの実現可能性と妥当性について検討する。
以上の結果から, 課題選択に有用なAPIドメインラベル, (ii) ラベルの精度は84%, 平均で78.6%, (iii) 予測結果が71.3%, 52.5%まで到達した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-06T05:49:46Z) - Supporting the Task-driven Skill Identification in Open Source Project
Issue Tracking Systems [0.0]
コントリビュータがコントリビュータのタスクを選択するのを支援するために,オープンイシュー戦略の自動ラベル付けについて検討する。
スキルを特定することで、コントリビュータ候補はより適切なタスクを選択するべきだ、と私たちは主張する。
本研究では,実験におけるラベルの関連性を定量的に分析し,戦略の相対的重要性を比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-02T14:17:22Z) - Predicting Issue Types on GitHub [8.791809365994682]
Ticket Taggerは、機械学習技術による課題のタイトルと説明を分析するGitHubアプリである。
私たちは、約30,000のGitHubイシューに対して、ツールの予測パフォーマンスを実証的に評価しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-21T08:14:48Z) - Can I Solve It? Identifying APIs Required to Complete OSS Task [16.13269535068818]
タスク完了に必要なAPIのドメインに対するラベリング問題の実現可能性と関連性を検討する。
問題の記述とプロジェクト履歴を利用して予測モデルを構築し,精度を最大82%まで向上させ,最大97.8%をリコールした。
私たちの結果は、問題を自動的にラベル付けするツールの作成を刺激し、開発者がスキルに合致するタスクを見つけるのに役立ちます。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-23T16:16:09Z) - Universal Natural Language Processing with Limited Annotations: Try
Few-shot Textual Entailment as a Start [125.23550801424328]
Universal Few-shot Textual Entailment (UFO-Entail)
universal Few-shot Textual Entailment (UFO-Entail)を紹介する。
我々は、このフレームワークにより、事前訓練されたエンターテイメントモデルが、数ショット設定で新しいエンターテイメントドメインでうまく機能できることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-06T09:50:25Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。