論文の概要: Issue Report Validation in an Industrial Context
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17662v1
- Date: Wed, 29 Nov 2023 14:24:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-30 21:08:00.257294
- Title: Issue Report Validation in an Industrial Context
- Title(参考訳): 産業界における検証の課題
- Authors: Ethem Utku Aktas, Ebru Cakmak, Mete Cihad Inan, Cemal Yilmaz
- Abstract要約: 我々は、トルコ語で書かれた銀行部門で、ランダムに選択された1200の発行報告に取り組んでいる。
手動でこれらのレポートに妥当性をラベル付けし、それらが無効であることを示す関連パターンを抽出する。
提案する特徴抽出器を用いて,機械学習による課題報告の妥当性の予測を行い,0.77F1スコアを実行する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.993607565985189
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Effective issue triaging is crucial for software development teams to improve
software quality, and thus customer satisfaction. Validating issue reports
manually can be time-consuming, hindering the overall efficiency of the
triaging process. This paper presents an approach on automating the validation
of issue reports to accelerate the issue triaging process in an industrial
set-up. We work on 1,200 randomly selected issue reports in banking domain,
written in Turkish, an agglutinative language, meaning that new words can be
formed with linear concatenation of suffixes to express entire sentences. We
manually label these reports for validity, and extract the relevant patterns
indicating that they are invalid. Since the issue reports we work on are
written in an agglutinative language, we use morphological analysis to extract
the features. Using the proposed feature extractors, we utilize a machine
learning based approach to predict the issue reports' validity, performing a
0.77 F1-score.
- Abstract(参考訳): ソフトウェア開発チームがソフトウェア品質を改善し、顧客満足度を高めるためには、効果的な課題トリアージが不可欠です。
手動で発行レポートを検証するのは時間がかかり、トリージングプロセスの全体的な効率を妨げます。
本稿では,課題報告の検証を自動化し,課題トリージングプロセスを高速化する手法を提案する。
我々は,トルコ語で記述された銀行ドメインにおける1200件の無作為に選択された論文報告について検討し,その文章全体を表現するために接尾辞の線形連結によって新しい単語を生成できることを示した。
手動でこれらのレポートに妥当性をラベル付けし、それらが無効であることを示す関連パターンを抽出する。
私たちが取り組んでいる課題は凝集言語で書かれているため、形態素解析を用いて特徴を抽出する。
提案する特徴抽出器を用いて,機械学習を用いて発行報告の有効性を予測し,0.77 f1-scoreを行う。
関連論文リスト
- Factcheck-GPT: End-to-End Fine-Grained Document-Level Fact-Checking and
Correction of LLM Output [124.25862294329058]
本稿では,大規模言語モデル (LLM) 生成応答の事実性に注釈を付けるための総合的なエンドツーエンドソリューションを提案する。
ラベル付け手順を高速化し、ラッカーの作業を簡単にするためのアノテーションツールを設計し、構築する。
オープンドメインの文書レベルの事実性ベンチマークを3段階のクレーム,文,文書で構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-15T14:41:57Z) - 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) - A Comparative Study of Text Embedding Models for Semantic Text
Similarity in Bug Reports [0.0]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-17T21:36:56Z) - Automatic Classification of Bug Reports Based on Multiple Text
Information and Reports' Intention [37.67372105858311]
本稿では,バグレポートの自動分類手法を提案する。
イノベーションは、バグレポートを分類する際に、レポートのテキスト情報に加えて、レポートの意図も考慮することである。
提案手法は性能が向上し,F-Measureは87.3%から95.5%に向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-02T06:44:51Z) - TAGPRIME: A Unified Framework for Relational Structure Extraction [71.88926365652034]
TAGPRIMEは、与えられた条件に関する情報を入力テキストに追加するシーケンスタグ付けモデルである。
事前学習された言語モデルにおける自己認識機構により、プライミングワードは、出力された文脈化された表現に、与えられた条件に関するより多くの情報を含む。
5つの異なる言語にまたがる10のデータセットをカバーする3つのタスクに関する大規模な実験と分析は、TAGPRIMEの汎用性と有効性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-25T08:57:46Z) - Automatic Issue Classifier: A Transfer Learning Framework for
Classifying Issue Reports [0.0]
私たちはRoBERTaと呼ばれる既製のニューラルネットワークを使って、問題を分類しています。
本稿では,問題レポートを複数ラベル設定で分類するアプローチを提案する。我々はRoBERTaと呼ばれる市販のニューラルネットワークを用いて,問題レポートの分類を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-12T21:43:08Z) - Competency Problems: On Finding and Removing Artifacts in Language Data [50.09608320112584]
複雑な言語理解タスクでは、すべての単純な特徴相関が突発的であると論じる。
人間バイアスを考慮したコンピテンシー問題に対するデータ作成の難しさを理論的に分析します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-17T21:34:10Z) - TextFlint: Unified Multilingual Robustness Evaluation Toolkit for
Natural Language Processing [73.16475763422446]
NLPタスク(TextFlint)のための多言語ロバスト性評価プラットフォームを提案する。
普遍的なテキスト変換、タスク固有の変換、敵攻撃、サブポピュレーション、およびそれらの組み合わせを取り入れ、包括的な堅牢性分析を提供する。
TextFlintは、モデルの堅牢性の欠点に対処するために、完全な分析レポートとターゲットとした拡張データを生成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-21T17:20:38Z) - Conditioned Text Generation with Transfer for Closed-Domain Dialogue
Systems [65.48663492703557]
条件付き変分オートエンコーダを用いて,意図特化文の生成を最適に学習し,制御する方法を示す。
クエリ転送と呼ばれる新しいプロトコルを導入し、大規模で遅延のないデータセットを活用できるようにします。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-03T14:06:10Z) - Automatic Extraction of Rules Governing Morphological Agreement [103.78033184221373]
原文から第一パス文法仕様を抽出する自動フレームワークを開発する。
我々は、世界の多くの言語の文法の中核にあるモルフォシンタクティックな現象である合意を記述する規則の抽出に焦点をあてる。
我々のフレームワークはUniversal Dependenciesプロジェクトに含まれるすべての言語に適用され、有望な結果が得られます。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-02T18:31:45Z) - Align then Summarize: Automatic Alignment Methods for Summarization
Corpus Creation [8.029049649310211]
自動テキスト要約の最先端は、主にニュース記事を中心に展開されている。
我々の研究は、ニューラル・サマリゼーションに適したデータセットを得るために、レポートに関するセグメンテーションとコーディネートから構成される。
本報告では, 連携した公開ミーティングの新たなコーパスにおいて, 自動アライメントと要約性能について報告する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-15T17:03:34Z)
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。