Många mjukvaruutvecklingsteam tenderar vanligtvis att fokusera på underhållsverksamhet i allmänhet. Nyligen har många studier om fels svårighetsgrad förutsägelser föreslagits för att hjälpa en felrapportör att fastställa svårighetsgraden. Men de tar inte hänsyn till reporterns uttryck för känslor som visas i felrapporten när de förutspår felets svårighetsgrad. I det här dokumentet föreslår vi en ny metod för allvarlighetsgradsförutsägelse för rapporterade fel genom att använda känslalikhet. För det första beräknar vi inte bara en känsla-ord sannolikhet vektor genom att använda slätade unigram modell (UM), men vi använder också den nya felrapporten för att hitta liknande-emotion felrapporter med KullbackLeibler divergens (KL-divergens). Sedan introducerar vi en ny algoritm, Emotion Likhet (ES)-Multinomial, som ändrar den ursprungliga Naïve Bayes Multinomial algoritm. Vi utbildar modellen med känslorapporter med hjälp av ES-Multinomial. Slutligen kan vi förutsäga felnivån i den nya felrapporten. För att jämföra prestandan i fela svårighetsgrad förutsägelse, väljer vi relaterade studier inklusive Emotion Words-baserade Dictionary (EWD)-Multinomial, Naïve Bayes Multinomial, och en annan studie som baslinje tillvägagångssätt i öppen källkod projekt (t.ex., Eclipse, GNU, JBoss, Mozilla, och WireShark). Resultaten visar att vårt tillvägagångssätt överträffar baslinjerna och kan återspegla reportrars känslomässiga uttryck under felrapporteringen.
I den tidigare metoden REF, två steg relaterade till emotionell likhet teknik utfördes med Smoothed Unigram Model och KL-Divergence.
An Emotion Similarity Based Severity Prediction of Software Bugs: A Case Study of Open Source Projects
{'venue': 'IEICE Transactions', 'journal': 'IEICE Transactions', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}