GLiSE：面向软件工程中自动化灰色文献提取的提示驱动与 ML 驱动工具
软件工程
2026-02-04 v3 数字图书馆
摘要
灰色文献对软件工程研究至关重要，因为它记录了很少出现在学术期刊中的实践与决策。然而，由于其来源、格式和 API 的异构性阻碍了可复现的大规模综合，大规模收集和评估灰色文献仍然困难。为解决这一问题，我们提出了 GLiSE，这是一种提示驱动的工具，可将研究主题提示转化为特定平台的查询，从常见的软件工程网络来源（GitHub、Stack Overflow）和 Google 搜索中收集结果，并使用基于嵌入的语义分类器根据相关性对结果进行过滤和排序。GLiSE 专为可复现性而设计，所有设置均基于配置，且每个生成的查询均可访问。在本文中， 我们提出了 GLiSE 工具， 提供了一个经过整理的软件工程灰色文献搜索结果数据集，这些结果按其与原始搜索意图的语义相关性进行了分类， 对我们工具的可用性进行了实证研究。
引用
@article{arxiv.2512.23066,
title = {GLiSE: A Prompt-Driven and ML-Powered Tool for Automated Grey Literature Extraction in Software Engineering},
author = {Houcine Abdelkader Cherief and Brahim Mahmoudi and Zacharie Chenail-Larcher and Naouel Moha and Quentin Sti'evenart and Florent Avellaneda},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.23066},
year = {2026}
}