Abstrakt. Statistisk felsökning använder maskininlärning för att modellera programfel och hjälpa till att identifiera grundorsaker till fel. Vi närmar oss denna uppgift med hjälp av en ny Delta-Latent-Dirichlet-Allocation modell. Vi modellerar exekveringsspår som tillskrivs misslyckade körningar av ett program som genereras av två typer av latenta ämnen: normala användningsämnen och buggämnen. Avrättning spår som tillskrivs framgångsrika körningar av samma program, dock modelleras endast av användningsämnen. Gemensam modellering av båda typer av spår gör att vi kan identifiera svaga buggämnen som annars skulle förbli oupptäckta. Vi utför modellslutsatser med kollapsade Gibbs-provtagningar. I kvantitativa utvärderingar på fyra riktiga program producerar vår modell felämnen i hög grad korrelerade med de sanna felen, mätt med Rand-indexet. Kvalitativ utvärdering av domänexperter tyder på att vår modell överträffar befintliga statistiska metoder för felorsaksidentifiering, och kan hjälpa till att stödja andra programvaruuppgifter som inte behandlats av tidigare modeller.
När det gäller att använda latent ämne modeller i mjukvarutestning och debugging, Andrzejewski et al. REF närmade sig felsökning med hjälp av en variant av Latent-Dirichlet Allocation [8] för att identifiera svaga felämnen från stark störning.
Statistical Debugging using Latent Topic Models ∗
{'venue': 'ECML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}