大型开源项目中自动化 Bug 报告优先级排序
软件工程
2025-04-23 v1 人工智能
摘要
大型开源项目以高速接收大量问题(即称为 bug 的软件缺陷报告和新功能请求)来自其用户和开发者社区. 由于资源有限, 项目无法处理所有问题, 必须根据项目优先级和问题严重程度对其进行优先级排序. 本文提出一种基于 bug 报告存储在问题跟踪系统中自然语言文本的自动化 bug 优先级排序方法. 我们使用称为TopicMiner-MTM的LDA变体进行主题建模, 并使用BERT大型语言模型进行文本分类以实现较高的性能水平. 使用包含85,156个Eclipse Platform 项目 bug 报告的现有参考数据集的实验结果表明, 我们在准确率、精确率、召回率和 bug 报告优先级预测的F1分数等方面优于现有方法.
引用
@article{arxiv.2504.15912,
title = {Automated Bug Report Prioritization in Large Open-Source Projects},
author = {Riley Pierson and Armin Moin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.15912},
year = {2025}
}