論文の概要: Automatic techniques for issue report classification: A systematic mapping study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01469v1
• Date: Fri, 02 May 2025 09:44:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.136352
• Title: Automatic techniques for issue report classification: A systematic mapping study
• Title（参考訳）: 課題報告分類のための自動手法:系統地図研究
• Authors: Muhammad Laiq, Felix Dobslaw,
• Abstract要約: 本研究の目的は,課題報告の分類における自動手法の利用について概観することである。 研究結果は,従来の機械学習やディープラーニングに基づく手法,より高度な大規模言語モデルなど,既存の文献が課題レポートの分類に様々な手法を適用していることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Several studies have evaluated automatic techniques for classifying software issue reports to assist practitioners in effectively assigning relevant resources based on the type of issue. Currently, no comprehensive overview of this area has been published. A comprehensive overview will help identify future research directions and provide an extensive collection of potentially relevant existing solutions. This study aims to provide a comprehensive overview of the use of automatic techniques to classify issue reports. We conducted a systematic mapping study and identified 46 studies on the topic. The study results indicate that the existing literature applies various techniques for classifying issue reports, including traditional machine learning and deep learning-based techniques and more advanced large language models. Furthermore, we observe that these studies (a) lack the involvement of practitioners, (b) do not consider other potentially relevant adoption factors beyond prediction accuracy, such as the explainability, scalability, and generalizability of the techniques, and (c) mainly rely on archival data from open-source repositories only. Therefore, future research should focus on real industrial evaluations, consider other potentially relevant adoption factors, and actively involve practitioners.
• Abstract（参考訳）: いくつかの研究は、ソフトウェアイシューレポートの自動分類技術を評価し、イシューの種類に基づいて関連するリソースを効果的に割り当てる実践者を支援する。 現在、この領域の総合的な概要は公表されていない。 包括的な概要は、将来の研究の方向性を特定し、潜在的に関連する既存のソリューションの広範なコレクションを提供するのに役立つだろう。 本研究の目的は,課題報告の分類における自動手法の利用について概観することである。 本研究は,系統地図調査を行い,46の項目を同定した。 研究結果は,従来の機械学習やディープラーニングに基づく手法,より高度な大規模言語モデルなど,既存の文献が課題レポートの分類に様々な手法を適用していることを示唆している。 さらに、これらの研究は、 (a)実践者の関与が欠如している。 (b)技術の説明可能性、拡張性、一般化可能性など、予測精度以上の潜在的な適用要因を考慮しない。 (c) 主にオープンソースリポジトリのアーカイブデータに依存しています。 したがって、今後の研究は、実際の産業評価に焦点をあて、他の潜在的な採用要因を考慮し、積極的に実践者を巻き込むべきである。

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