情報検索と単語埋め込みを組み合わせて類似バグレポートを推奨する

類似バグとは、多くの共通コードファイルを扱う必要があるバグです。開発者は、少数のコードファイルに集中できるため、類似バグを短時間で高品質に修正することができます。したがって、類似バグの推奨は開発効率を向上させる意義のあるタスクです。Rochaらは、NextBugという初の類似バグ推奨システムを提案しています。NextBugは最新の重複バグ検出技術REPよりも優れた性能を発揮しますが、その性能は最適ではなく、その効果を向上させるためにさらなる作業が必要です。技術的には、コサイン類似度という標準的な情報検索技術にのみ依存しているため、やや単純です。本論文では、類似バグを推奨するための新しいアプローチを提案します。このアプローチは、従来の情報検索技術と単語埋め込み技術を組み合わせ、バグのタイトル、説明、バグ製品およびコンポーネント情報を考慮に入れています。このアプローチを評価するために、EclipseとMozillaという2つの人気オープンソースプロジェクトからのデータセットを使用します。それぞれのプロジェクトには、バグIDが1,400000から始まるバグレポートが含まれています。結果は、我々のアプローチが両プロジェクトにおいてNextBugの性能を統計的に有意かつ著しく改善することを示しています。