Abstract-Bug rapporter används i stor utsträckning inom flera forskningsområden såsom bugg förutsägelse, buggtriaging, och etc. Resultaten av dessa studier bygger på information från felrapporter. Tidigare studie visade att ett betydande antal felrapporter faktiskt är felklassificerade mellan fel och icke-fel. Att klassificera felrapporter är dock en tidskrävande uppgift. I den tidigare studien ägnade forskare 90 dagar åt att manuellt klassificera mer än 7.000 felrapporter. För att ta itu med detta problem föreslår vi automatiska klassificeringsmetoder för felrapporter. Vi tillämpar ämnesmodellering på korporan av förbehandlade felrapporter från tre mjukvaruprojekt med öppen källkod med beslutsträd, naiva Bayes-klassificerare och logistisk regression. Prestanda i klassificering, mätt i F-mätpoäng, varierar mellan 0,66-0,76, 0,65-0,77 och 0,71-0,82 för HTTPClient, Jackrabbit respektive Lucene-projektet.
Pingclasai m.fl. REF tillämpa ämnesmodellering på korpora av felrapporter med traditionella maskininlärning tekniker inklusive naiva Bayes klassificerare, logistisk regression och beslut träd.
Classifying Bug Reports to Bugs and Other Requests Using Topic Modeling
{'venue': '2013 20th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC)', 'journal': '2013 20th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}