利用问题报告中的截图附件进行分派

在先前的工作中，我们部署了 IssueTAG，它利用问题报告的一行摘要和描述字段中的文本，自动将其分派给负责解决所报告问题的干系人。自 2018 年 1 月 12 日在 Softtech（即土耳其最大私人银行的软件子公司）部署以来，截至 2021 年 11 月，IssueTAG 共完成了 301,752 次分派。我们的一个观察是，提交给 Softtech 的大量问题报告带有截图附件，且在此类附件存在时，报告在其一行摘要和描述字段中传达的信息往往较少，这往往会降低分派准确率。在这项工作中，我们将截图附件作为额外的信息来源，以进一步提高分派准确率，据我们所知，此前在这一背景下尚未被研究过。具体而言，我们开发了若干多源（同时使用问题报告和截图附件）和单源（仅使用问题报告或截图附件）分派模型，并在真实问题报告上进行了实证评估。在实验中，与现场当前部署的单源模型相比，本工作开发的最佳多源模型以可接受的开销成本，将带截图附件问题报告的分派准确率从 0.843 显著（在实践和统计意义上均如此）提升至 0.858，这一结果有力地支持了我们的基本假设。