論文の概要: Tag that issue: Applying API-domain labels in issue tracking systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02877v1
- Date: Thu, 6 Apr 2023 05:49:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-07 15:04:44.412420
- Title: Tag that issue: Applying API-domain labels in issue tracking systems
- Title（参考訳）: 問題のタグ:イシュートラッキングシステムにAPIドメインラベルを適用する
- Authors: Fabio Santos, Joseph Vargovich, Bianca Trinkenreich, Italo Santos,
Jacob Penney, Ricardo Britto, Jo\~ao Felipe Pimentel, Igor Wiese, Igor
Steinmacher, Anita Sarma, Marco A. Gerosa
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.701637107734996
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Labeling issues with the skills required to complete them can help
contributors to choose tasks in Open Source Software projects. However,
manually labeling issues is time-consuming and error-prone, and current
automated approaches are mostly limited to classifying issues as bugs/non-bugs.
We investigate the feasibility and relevance of automatically labeling issues
with what we call "API-domains," which are high-level categories of APIs.
Therefore, we posit that the APIs used in the source code affected by an issue
can be a proxy for the type of skills (e.g., DB, security, UI) needed to work
on the issue. We ran a user study (n=74) to assess API-domain labels' relevancy
to potential contributors, leveraged the issues' descriptions and the project
history to build prediction models, and validated the predictions with
contributors (n=20) of the projects. Our results show that (i) newcomers to the
project consider API-domain labels useful in choosing tasks, (ii) labels can be
predicted with a precision of 84% and a recall of 78.6% on average, (iii) the
results of the predictions reached up to 71.3% in precision and 52.5% in recall
when training with a project and testing in another (transfer learning), and
(iv) project contributors consider most of the predictions helpful in
identifying needed skills. These findings suggest our approach can be applied
in practice to automatically label issues, assisting developers in finding
tasks that better match their skills.
- Abstract（参考訳）: 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つ。
しかし、手動で問題をラベリングするのは時間がかかり、エラーが発生しやすいため、現在の自動化アプローチは、主にバグ/非バグとして問題を分類することに限られている。
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。
したがって、問題によって影響を受けるソースコードで使用されるAPIは、この問題に取り組むために必要なスキル(DB、セキュリティ、UIなど)のプロキシになり得ると仮定する。
ユーザ調査(n=74)を実施し,潜在的コントリビュータに対するapiドメインラベルの関連性を評価し,問題の記述とプロジェクト履歴を活用して予測モデルを構築し,プロジェクトのコントリビュータ(n=20)による予測を検証する。
私たちの結果は
i) プロジェクトの新参者は、タスクの選択に有用なAPIドメインラベルを検討する。
(ii)ラベルは、84%の精度で平均78.6%のリコールで予測できる。
三 プロジェクトと訓練し、他の分野での試験を行うときの精度が71.3%、リコール率52.5%に達すること。
(iv)プロジェクトコントリビュータは、必要なスキルを特定するのに役立つ予測のほとんどを考慮する。
これらの結果から,我々のアプローチは問題を自動的にラベル付けするために実践的に適用可能であることが示唆された。
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