論文の概要: Toward Rapid Bug Resolution for Android Apps
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15318v1
- Date: Sat, 23 Dec 2023 18:29:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-27 18:39:21.558865
- Title: Toward Rapid Bug Resolution for Android Apps
- Title(参考訳): Androidアプリの高速バグ解決に向けて
- Authors: Junayed Mahmud
- Abstract要約: 本稿では,既存のバグレポートの限界について述べるとともに,それに対応するための潜在的戦略を明らかにする。
私たちのビジョンは、これらの制限の緩和と、提案された新しい研究の方向性の実行が、レポーターと開発者の両方に利益をもたらす、未来を包含しています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.4759142872591625
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Bug reports document unexpected behaviors in software, enabling developers to
understand, validate, and fix bugs. Unfortunately, a significant portion of bug
reports is of low quality, which poses challenges for developers in terms of
addressing these issues. Prior research has delved into the information needed
for documenting high-quality bug reports and expediting bug report management.
Furthermore, researchers have explored the challenges associated with bug
report management and proposed various automated techniques. Nevertheless,
these techniques exhibit several limitations, including a lexical gap between
developers and reporters, difficulties in bug reproduction, and identifying bug
locations. Therefore, there is a pressing need for additional efforts to
effectively manage bug reports and enhance the quality of both desktop and
mobile applications. In this paper, we describe the existing limitations of bug
reports and identify potential strategies for addressing them. Our vision
encompasses a future where the alleviation of these limitations and successful
execution of our proposed new research directions can benefit both reporters
and developers, ultimately making the entire software maintenance faster.
- Abstract(参考訳): Bugはソフトウェアの予期せぬ振る舞いを文書化し、開発者はバグを理解し、検証し、修正することができる。
残念なことに、バグレポートの大部分は品質が低いため、これらの問題に対処する上で、開発者には課題が生じる。
以前の研究では、高品質なバグレポートの文書化とバグレポート管理の迅速化に必要な情報を掘り下げている。
さらに,バグレポート管理に関わる課題を調査し,様々な自動化手法を提案する。
それでもこれらのテクニックには,開発者とレポーター間の語彙的ギャップ,バグ再現の困難さ,バグ位置の特定など,いくつかの制限がある。
したがって、バグレポートを効果的に管理し、デスクトップとモバイルの両方のアプリケーションの品質を高めるための追加の努力が必要である。
本稿では,既存のバグレポートの限界について述べるとともに,それに対応するための潜在的な戦略を明らかにする。
私たちのビジョンは、これらの制限の緩和と提案された新しい研究の方向性の成功がレポーターと開発者の両方に利益をもたらし、最終的にソフトウェア全体のメンテナンスを高速化する未来を包含しています。
関連論文リスト
- Developers' Perception: Fixed Bugs Often Overlooked as Quality Contributions [0.0]
より高い品質を示すものとしてリポジトリで発見されたり修正されたりしたバグを認識しているのは、プログラマの3分の1に過ぎない。
この発見は、プログラマがテストとバグレポートの重要性を誤解することが多いという考えを裏付けるものだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-16T04:40:19Z) - MultiDimEr: a multi-dimensional bug analyzEr [5.318531077716712]
技術的負債を特定するために,バグレポートの次元を分類し,視覚化する。
この証拠は、実践者や意思決定者に対して、改善努力を操縦するための議論的な基盤としてだけでなく、根本原因分析の出発点としても役立つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-16T16:00:42Z) - FacTool: Factuality Detection in Generative AI -- A Tool Augmented
Framework for Multi-Task and Multi-Domain Scenarios [87.12753459582116]
より広い範囲のタスクは、生成モデルによって処理されると、事実エラーを含むリスクが増大する。
大規模言語モデルにより生成されたテキストの事実誤りを検出するためのタスクおよびドメインに依存しないフレームワークであるFacToolを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-25T14:20:51Z) - Recommending Bug Assignment Approaches for Individual Bug Reports: An
Empirical Investigation [8.186068333538893]
バグレポートに対処できる潜在的な開発者を自動的に推薦する複数のアプローチが提案されている。
これらのアプローチは一般的に、あらゆるソフトウェアプロジェクトに提出されたバグレポートに対して機能するように設計されています。
2つのオープンソースシステムから2,249件のバグレポートに適用した3つのバグ割り当て手法を用いて,この推測を検証する実験的検討を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-29T23:02:56Z) - SmartBook: AI-Assisted Situation Report Generation for Intelligence Analysts [55.73424958012229]
この研究は、状況報告生成におけるAI支援のためのインテリジェンスアナリストの実践と嗜好を特定する。
本稿では,大量のニュースデータから状況報告を自動生成するフレームワークSmartBookを紹介する。
我々は,SmartBookの総合的な評価を行い,ユーザによるコンテントレビューと編集調査を併用し,正確な状況報告を生成する上でのSmartBookの有効性を明らかにした。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-25T03:03:00Z) - Auto-labelling of Bug Report using Natural Language Processing [0.0]
ルールとクエリベースのソリューションは、明確なランキングのない、潜在的な類似バグレポートの長いリストを推奨します。
本論文では,NLP手法の組み合わせによる解を提案する。
カスタムデータトランスフォーマー、ディープニューラルネットワーク、および非汎用機械学習メソッドを使用して、既存の同一バグレポートを検索する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-13T02:32:42Z) - Using Developer Discussions to Guide Fixing Bugs in Software [51.00904399653609]
我々は,タスク実行前に利用可能であり,また自然発生しているバグレポートの議論を,開発者による追加情報の必要性を回避して利用することを提案する。
このような議論から派生したさまざまな自然言語コンテキストがバグ修正に役立ち、オラクルのバグ修正コミットに対応するコミットメッセージの使用よりもパフォーマンスの向上につながることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-11T16:37:33Z) - BigIssue: A Realistic Bug Localization Benchmark [89.8240118116093]
BigIssueは、現実的なバグローカライゼーションのためのベンチマークである。
実際のJavaバグと合成Javaバグの多様性を備えた一般的なベンチマークを提供する。
われわれは,バグローカライゼーションの最先端技術として,APRの性能向上と,現代の開発サイクルへの適用性の向上を期待している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-21T20:17:53Z) - DapStep: Deep Assignee Prediction for Stack Trace Error rePresentation [61.99379022383108]
本稿では,バグトリアージ問題を解決するための新しいディープラーニングモデルを提案する。
モデルは、注目された双方向のリカレントニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークに基づいている。
ランキングの質を向上させるために,バージョン管理システムのアノテーションから追加情報を利用することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-14T00:16:57Z) - Early Detection of Security-Relevant Bug Reports using Machine Learning:
How Far Are We? [6.438136820117887]
典型的なメンテナンスシナリオでは、セキュリティ関連バグレポートは、修正パッチを作成する際に開発チームによって優先される。
オープンなセキュリティ関連バグレポートは、攻撃者がゼロデイ攻撃を実行するために活用できる機密情報の重大な漏洩になる可能性がある。
近年,機械学習に基づくセキュリティ関連バグレポートの検出手法が,有望な性能で報告されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-19T11:30:29Z) - Learning to Describe Solutions for Bug Reports Based on Developer
Discussions [43.427873307255425]
本稿では,議論の中で関連する内容を合成することで,ソリューションの簡潔な自然言語記述を生成することを提案する。
そこで本研究では,現在進行中の議論において,ソリューションに関する十分なコンテキストがリアルタイムに現れるかどうかを判断する二次的タスクを提案する。
我々は,バグレポートに関連付けられたリポジトリの変更からノイズを抑える新しい手法を用いて,これらのタスクのためのデータセットを構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-08T19:39:55Z)
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。