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【24h】

形態素N-gramを用いた不具合修正完了ソースコードの特定

机译:使用词素N-gram进行缺陷校正的源代码识别

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摘要

本研究の目的はバグ報告文から修正が完了したソースコードを予測し,開発者に提示する手法の提案である.提案手法は形態素解析とN-gramを組み合わせ,バグ報告の文章に類似したソースコードのコミツトコメントを探し,開発者に提示 する.提案手法をオープンソースソフトウェアプロジェクトのリポジトリに適用し,評価を行う.評価実験の結果,提案手法は 75.9%のバグ報告に対して正しいソースコードを推薦できた.%This paper proposes a method to recommend the developer the source code from a bug report. The proposed method combines the N-gram and morphological analysis. It finds the commit log which similar to a comment written in the target bug report. Evaluation experiment applied the proposed method to the repository of open source software projects. The result shows that the proposed method recommended the correct source code for 75.9% of the bug reports.
机译:这项研究的目的是提出一种方法,用于从错误报告中预测已完成修改的源代码并将其呈现给开发人员。找到代码的提交注释,然后将其提交给开发人员,然后将该建议的方法应用于开源软件项目的存储库并进行评估,经过评估实验,该方法可以为75.9%的错误报告显示正确的源代码。本文提出了一种从漏洞报告中向开发人员推荐源代码的方法,该方法结合了N-gram和形态分析,找到了与目标漏洞中编写的注释相似的提交日志。评估实验将所提出的方法应用于开源软件项目的存储库中。结果表明,所提出的方法为75.9%的错误报告推荐了正确的源代码。

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