Abstract-Information Retrieval (IR) metoder, och i synnerhet ämnesmodeller, har nyligen använts för att stödja viktiga programvarutekniska (SE) uppgifter, genom att möjliggöra programvara textsökning och analys. I alla dessa tillvägagångssätt, ämnesmodeller har använts på programvara artefakter på ett liknande sätt som de användes på naturligt språk dokument (t.ex., använder samma inställningar och parametrar) eftersom det underliggande antagandet var att källkod och naturliga språkdokument är liknande. Att tillämpa ämnesmodeller på programvarudata med samma inställningar som för text i naturligt språk gav dock inte alltid de förväntade resultaten. Ny forskning undersökte detta antagande och visade att källkoden är mycket mer repetitiv och förutsägbar jämfört med den naturliga språktexten. Vårt dokument bygger på detta nya grundläggande resultat och föreslår en ny lösning för att anpassa, konfigurera och effektivt använda en ämnesmodelleringsteknik, nämligen Latent Dirichlet Allocation (LDA), för att uppnå bättre (acceptabel) prestanda för olika SE-uppgifter. Vårt papper introducerar en ny lösning som kallas LDA-GA, som använder Genetic Algorithms (GA) för att bestämma en nästan optimal konfiguration för LDA i samband med tre olika SE uppgifter: (1) spårbarhet länk återvinning, (2) funktionen plats, och (3) programvara artefakt märkning. Resultaten av våra empiriska studier visar att LDA-GA kan identifiera robusta LDA-konfigurationer, vilket leder till en högre noggrannhet på alla datauppsättningar för dessa SE-uppgifter jämfört med tidigare publicerade resultat, heuristik och resultaten av en kombinatorisk sökning.
Ett tillvägagångssätt baserat på genetisk algoritm föreslås av Annibale Panichella REF för att upptäcka en nästan optimal konfiguration för LDA som leder till en högre noggrannhet av funktionen plats.
How to effectively use topic models for software engineering tasks? an approach based on genetic algorithms
{'venue': "ICSE '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}