Abstract-Det finns mer än tjugo olika programvarutekniska uppgifter som behandlas med textsökning (TR) tekniker, såsom, spårbarhet länk återvinning, funktionen plats, refaktoring, återanvändning, etc. En vanlig fråga med alla TR-tillämpningar är att resultaten av hämtningen till stor del beror på kvaliteten på frågan. När en fråga fungerar dåligt, måste den omformuleras och detta är en svår uppgift för någon som hade svårt att skriva en bra fråga i första hand. Vi föreslår en rekommendation (kallas Refoqus) baserad på maskininlärning, som tränas med ett urval av frågor och relevanta resultat. Sedan, för en given fråga, rekommenderar den automatiskt en omformuleringsstrategi som bör förbättra dess prestanda, baserat på egenskaperna hos frågan. Vi utvärderade Refoqus empiriskt mot fyra utgångspunkter som används i naturligt språk dokument hämtning. De data som används för utvärderingen motsvarar ändringar från fem system med öppen källkod i Java och C++ och används i samband med TR-baserad konceptplats i källkod. Refoqus överträffade utgångsvärdena och dess rekommendationer ledde till bättre eller bättre resultat i 84 % av fallen (i genomsnitt).
Frågeexpansion var också fokus för arbetet av Haiduc et al. Deras Refoqus verktyg rekommenderar en omformuleringsstrategi för en given fråga, baserad på maskininlärning tränas med frågor och relevanta resultat REF.
Automatic query reformulations for text retrieval in software engineering
{'venue': "ICSE '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}