Abstract-Written utveckling kommunikation (t.ex. e-postlistor, emission trackers) utgör en värdefull informationskälla för att bygga rekommendationer för programvaruingenjörer, till exempel för att föreslå experter, eller för att omdokumentera befintlig källkod. I detta dokument föreslår vi en ny, halvövervakad metod som heter DECA (Development Emails Content Analyzer) som använder Natural Language Parsing för att klassificera innehållet i utvecklingsmail efter deras syfte (t.ex. Funktionsförfrågan, åsiktsförfrågan, problemsökning, lösningsförslag, informationslämnande etc.), identifiering av e-postelement som kan användas för specifika uppgifter. En studie baserad på data från Qt och Ubuntu belyser en hög precision (90 %) och återkallar (70 %) av DECA i klassificering av e-postinnehåll, prestanda traditionella strategier maskininlärning. Dessutom har vi framgångsrikt använt DECA för att omdokumentera källkoden för Eclipse och Lucene, förbättra återkallandet, samtidigt som hög precision, av en tidigare metod baserad på ad-hoc heuristics.
Sorbo m.fl. REF föreslog en ny, halvövervakad metod som hette DECA (Development Emails Content Analyzer) som använde Natural Language Parsing för att klassificera meningarna i utvecklingsmail efter deras syfte.
Development Emails Content Analyzer: Intention Mining in Developer Discussions (T)
{'venue': '2015 30th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)', 'journal': '2015 30th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}