问题在问题跟踪器中的标签化
软件工程
2024-12-09 v1 机器学习
摘要
流行开源软件的维护者面临的议题之一是新报告议题的分类。许多提交给问题跟踪器的议题是疑问。许多人在问题跟踪器上询问他们的问题，而不是使用像StackOverflow这样的正规问答网站。这看似微不足道，但对于拥有数千位用户的许多大型项目，这会导致问题跟踪器被淹没。手动阅读和标记这些不相关的议题是一项严重耗时的任务，而这些不相关的疑问也增加了负担。事实上，维护者常常要求不要在问题跟踪器中提交疑问。为此，我们首先利用数十种模式清理议题文本，删除诸如日志、堆栈跟踪、环境变量、错误消息等噪声。其次，我们实现了一种基于分类的方法来自动标记不相关的疑问。对超过102,000条记录的数据集进行的经验评估表明，我们的方法可实现超过81%的准确率来标记疑问。
引用
@article{arxiv.2412.04523,
title = {Labeling questions inside issue trackers},
author = {Aidin Rasti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.04523},
year = {2024}
}