Abstract-I detta dokument, föreslår vi en semi-övervakad text klassificering metod för feltriage för att undvika bristen på märkta felrapporter i befintliga övervakade metoder. Detta nya tillvägagångssätt kombinerar naiva Bayes klassificering och förväntanmaximering för att dra nytta av både märkta och omärkta felrapporter. Detta tillvägagångssätt utbildar en klassificerare med en bråkdel av märkta felrapporter. Sedan metoden iterativt märker många omärkta felrapporter och tränar en ny klassificering med etiketter av alla felrapporter. Vi använder också en viktad rekommendationslista för att öka prestandan genom att införa vikter av flera utvecklare i utbildningen klassifieraren. Experimentella resultat på felrapporter från Eclipse visar att vårt nya tillvägagångssätt överträffar befintliga övervakade metoder när det gäller klassificeringsnoggrannhet.
För att lösa problemet med låg kvalitet på felrapporter, Xuan et al. REF föreslår en halvövervakad inlärningsmetod med en viktad rekommendationslista för feltriage.
Automatic Bug Triage using Semi-Supervised Text Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}