Fugu-MT 論文翻訳(概要): On Using GUI Interaction Data to Improve Text Retrieval-based Bug Localization

論文の概要: On Using GUI Interaction Data to Improve Text Retrieval-based Bug Localization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08083v1
Date: Thu, 12 Oct 2023 07:14:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-23 03:01:57.744457
Title: On Using GUI Interaction Data to Improve Text Retrieval-based Bug Localization
Title（参考訳）: GUIインタラクションデータを用いたテキスト検索に基づくバグの局所化
Authors: Junayed Mahmud, Nadeeshan De Silva, Safwat Ali Khan, Seyed Hooman Mostafavi, SM Hasan Mansur, Oscar Chaparro, Andrian Marcus, and Kevin Moran
Abstract要約: エンドユーザー向けアプリケーションでは、バグレポート内の情報とGUIの情報とを結びつけることにより、既存のバグローカライゼーション技術を改善することができるという仮説を考察する。当社は,Androidアプリの完全ローカライズおよび再現可能な真のバグに関する現在の最大のデータセットを,対応するバグレポートとともに公開しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.717184444794505
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: One of the most important tasks related to managing bug reports is localizing the fault so that a fix can be applied. As such, prior work has aimed to automate this task of bug localization by formulating it as an information retrieval problem, where potentially buggy files are retrieved and ranked according to their textual similarity with a given bug report. However, there is often a notable semantic gap between the information contained in bug reports and identifiers or natural language contained within source code files. For user-facing software, there is currently a key source of information that could aid in bug localization, but has not been thoroughly investigated - information from the GUI. We investigate the hypothesis that, for end user-facing applications, connecting information in a bug report with information from the GUI, and using this to aid in retrieving potentially buggy files, can improve upon existing techniques for bug localization. To examine this phenomenon, we conduct a comprehensive empirical study that augments four baseline techniques for bug localization with GUI interaction information from a reproduction scenario to (i) filter out potentially irrelevant files, (ii) boost potentially relevant files, and (iii) reformulate text-retrieval queries. To carry out our study, we source the current largest dataset of fully-localized and reproducible real bugs for Android apps, with corresponding bug reports, consisting of 80 bug reports from 39 popular open-source apps. Our results illustrate that augmenting traditional techniques with GUI information leads to a marked increase in effectiveness across multiple metrics, including a relative increase in Hits@10 of 13-18%. Additionally, through further analysis, we find that our studied augmentations largely complement existing techniques.
Abstract（参考訳）: バグレポートの管理に関する最も重要なタスクの1つは、修正を適用できるように障害をローカライズすることである。そこで,従来の作業では,このタスクを情報検索問題として定式化し,与えられたバグレポートとテキストの類似性に応じて,潜在的バグファイルの検索とランク付けを行うことで,このタスクを自動化することを目標にしている。しかしながら、バグレポートに含まれる情報と、ソースコードファイルに含まれる識別子や自然言語の間には、しばしば顕著な意味的ギャップがある。ユーザ向けソフトウェアには、現在、バグのローカライゼーションに役立つ重要な情報ソースがあるが、GUIから徹底的に調査されていない。エンドユーザー向けアプリケーションでは、バグレポート内の情報とGUIの情報とを結びつけることにより、潜在的なバグファイルの検索を支援することによって、既存のバグローカライゼーション技術を改善することができるという仮説を考察する。この現象を調べるために,本研究は,再現シナリオからguiインタラクション情報を含む4つのバグローカライズ手法を補完する総合的な実証実験を行った。 i) 潜在的に無関係なファイルをフィルタリングする。 (ii)潜在的関連ファイルの増加、及び (iii)テキスト検索クエリを書き換える。調査を実施するため、39の人気のあるオープンソースアプリから80のバグレポートを含む、Androidアプリの完全にローカライズされ再現可能な真のバグのデータセットを、現在最大規模で公開しています。以上の結果から,GUI情報を用いた従来手法の強化は,Hits@10の13-18%の相対的な増加を含む,複数の指標において顕著な有効性向上につながることが示された。さらに,さらなる分析により,本研究は既存の手法を補完するものであることがわかった。

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