論文の概要: A Comparative Study of Text Embedding Models for Semantic Text Similarity in Bug Reports

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09193v2
• Date: Thu, 30 Nov 2023 23:43:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 18:07:56.929080
• Title: A Comparative Study of Text Embedding Models for Semantic Text Similarity in Bug Reports
• Title（参考訳）: バグレポートにおける意味的テキスト類似性のためのテキスト埋め込みモデルの比較研究
• Authors: Avinash Patil, Kihwan Han, Aryan Jadon
• Abstract要約: 既存のデータベースから同様のバグレポートを取得することは、バグを解決するのに必要な時間と労力を削減するのに役立つ。 我々はTF-IDF(Baseline)、FastText、Gensim、BERT、ADAなどの埋め込みモデルについて検討した。 本研究は, 類似のバグレポートを検索するための埋め込み手法の有効性について考察し, 適切なバグレポートを選択することの影響を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bug reports are an essential aspect of software development, and it is crucial to identify and resolve them quickly to ensure the consistent functioning of software systems. Retrieving similar bug reports from an existing database can help reduce the time and effort required to resolve bugs. In this paper, we compared the effectiveness of semantic textual similarity methods for retrieving similar bug reports based on a similarity score. We explored several embedding models such as TF-IDF (Baseline), FastText, Gensim, BERT, and ADA. We used the Software Defects Data containing bug reports for various software projects to evaluate the performance of these models. Our experimental results showed that BERT generally outperformed the rest of the models regarding recall, followed by ADA, Gensim, FastText, and TFIDF. Our study provides insights into the effectiveness of different embedding methods for retrieving similar bug reports and highlights the impact of selecting the appropriate one for this task. Our code is available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: バグレポートはソフトウェア開発の重要な側面であり、ソフトウェアシステムの一貫した機能を保証するために、それらを素早く特定し、解決することが重要である。 既存のデータベースから同様のバグレポートを取得することは、バグを解決するのに必要な時間と労力を削減するのに役立つ。 本稿では,類似度スコアに基づく類似バグレポート検索における意味的テキスト類似性手法の有効性を比較した。 我々はTF-IDF(Baseline)、FastText、Gensim、BERT、ADAなどの埋め込みモデルを探索した。 さまざまなソフトウェアプロジェクトでバグレポートを含むソフトウェア欠陥データを使用して、これらのモデルのパフォーマンスを評価しました。 実験の結果、BERTはリコールに関する他のモデルよりも優れており、ADA、Gensim、FastText、TFIDFが続くことがわかった。 本研究は,同様のバグレポートを検索するための様々な組込み手法の有効性に関する洞察を提供し,このタスクに適切な方法を選択することの影響を強調する。 コードはgithubから入手できます。

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