論文の概要: Cupid: Leveraging ChatGPT for More Accurate Duplicate Bug Report Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10022v2
• Date: Sun, 27 Aug 2023 13:58:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 13:30:10.773092
• Title: Cupid: Leveraging ChatGPT for More Accurate Duplicate Bug Report Detection
• Title（参考訳）: Cupid: より正確なバグレポート検出のためのChatGPTの利用
• Authors: Ting Zhang, Ivana Clairine Irsan, Ferdian Thung, David Lo
• Abstract要約: 本稿では,従来のDBRD手法のREPと最先端の大規模言語モデルChatGPTを組み合わせたCupidという手法を提案する。 実験の結果、Cupidは新たな最先端の結果を達成し、分析されたすべてのデータセットに対して、Recall Rate@10スコアが0.59から0.67まで到達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.440597259254286
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Duplicate bug report detection (DBRD) is a long-standing challenge in both academia and industry. Over the past decades, researchers have proposed various approaches to detect duplicate bug reports more accurately. With the recent advancement of deep learning, researchers have also proposed several approaches that leverage deep learning models to detect duplicate bug reports. A recent benchmarking study on DBRD also reveals that the performance of deep learning-based approaches is not always better than the traditional approaches. However, traditional approaches have limitations, e.g., they are usually based on the bag-of-words model, which cannot capture the semantics of bug reports. To address these aforementioned challenges, we seek to leverage state-of-the-art large language model to improve the performance of the traditional DBRD approach. In this paper, we propose an approach called Cupid, which combines the best-performing traditional DBRD approach REP with the state-of-the-art large language model ChatGPT. Specifically, we first leverage ChatGPT under the zero-shot setting to get essential information on bug reports. We then use the essential information as the input of REP to detect duplicate bug reports. We conducted an evaluation on comparing Cupid with three existing approaches on three datasets. The experimental results show that Cupid achieves new state-of-the-art results, reaching Recall Rate@10 scores ranging from 0.59 to 0.67 across all the datasets analyzed. Our work highlights the potential of combining large language models to improve the performance of software engineering tasks.
• Abstract（参考訳）: 重複バグレポート検出(DBRD)は、学術と産業の両方において長年の課題である。 過去数十年にわたって、重複バグレポートをより正確に検出するための様々なアプローチが提案されてきた。 近年のディープラーニングの進歩により、ディープラーニングモデルを利用して重複バグレポートを検出するアプローチも提案されている。 最近のDBRDのベンチマーク調査では、ディープラーニングベースのアプローチのパフォーマンスが従来のアプローチよりも必ずしも優れているとは限らないことが示されている。 しかし、従来のアプローチには制限があり、例えば、バグレポートのセマンティクスをキャプチャできない、通常、単語の袋モデルに基づいている。 このような課題に対処するために、我々は最先端の大規模言語モデルを活用して従来のDBRDアプローチの性能を向上させることを模索する。 本稿では,従来のDBRD手法のREPと最先端の大規模言語モデルChatGPTを組み合わせたCuupidという手法を提案する。 具体的には、まずChatGPTをゼロショット設定で利用し、バグレポートに不可欠な情報を取得する。 次に、本質的な情報をREPの入力として使用し、重複バグレポートを検出する。 cupidと既存の3つのアプローチを3つのデータセットで比較した。 実験の結果、cupidは新しい最先端の結果を達成し、分析されたデータセットで 0.59 から 0.67 までのリコールレート@10 スコアに達した。 私たちの研究は、ソフトウェアエンジニアリングタスクのパフォーマンスを改善するために、大きな言語モデルを組み合わせる可能性を強調します。

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