2J-08
バグレポートの検索性向上のための機械学習による文章単位の自動ラベリング
○野寄祐樹,鷲崎弘宜,深澤良彰(早大),鹿糠秀行,大島敬志,土屋良介(日立)
ソフトウェアの開発者やユーザは不具合に直面した際、解決の為に過去のバグレポートを参照する。バグレポートから参照したい情報を取得するための前段階として参照したいバグレポートを取得するためにバグレポートを検索しなければならない。その際にキーワード検索では自分が参照したいバグレポート以外も検索結果として出力されてしてしまう課題がある。この課題を解決するために本研究ではバグレポートの文書構成に基づき著者が用意した教師データを使用し1文毎に5種類のラベルを機械学習で付与し、ラベルを限定して検索することによって検索性を向上する手法を提案する。実験を行うことによって検索性が向上することを実証する。

footer 著作権について 倫理綱領 プライバシーポリシー セキュリティ 情報処理学会