隨著技術(shù)的成熟和市場需求的變化,軟件系統(tǒng)的架構(gòu)愈加復(fù)雜,從而導(dǎo)致軟件項(xiàng)目中的缺陷報(bào)告也越來越多,嚴(yán)重制約著軟件項(xiàng)目的人力成本和時(shí)間成本。因此,2004年之后,越來越多的自動(dòng)或半自動(dòng)缺陷報(bào)告分派算法被提出,用來代替原始的人工分派。盡管目前針對缺陷報(bào)告分派領(lǐng)域的研究已經(jīng)取得了很大的進(jìn)展,但是仍然存在很多不足。首先,絕大部分的相關(guān)研究只關(guān)注算法的精度,而沒有全面綜合的在算法的精度和時(shí)間消耗之間做權(quán)衡。然而在工業(yè)環(huán)境下,又快又好的完成對缺陷報(bào)告的分派無疑是更為有效的。其次,很多研究沒有充分利用缺陷報(bào)告中其他元數(shù)據(jù)特征的信息,只依賴缺陷報(bào)告的文本描述來進(jìn)行分派,這極大的造成了資源上的浪費(fèi)。本文主要針對這兩個(gè)問題,展開了以下研究:（1）提出了一種基于自注意力機(jī)制的缺陷報(bào)告分派算法,通過使用自注意力塊代替?zhèn)鹘y(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取文本特征。在Mozilla、Netbeans、GCC、Eclipse和OpenOffice這五個(gè)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)上表明,本文所提出的基于自注意力機(jī)制的缺陷報(bào)告分派算法能夠在更短的時(shí)間內(nèi)取得比其他缺陷報(bào)告分派算法更高的準(zhǔn)確率;（2）提出了一種基于多元特征的缺陷報(bào)告分派... 

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 存在的問題
    1.4 研究內(nèi)容
    1.5 論文組織結(jié)構(gòu)
2 基礎(chǔ)知識概述
    2.1 缺陷報(bào)告分派基礎(chǔ)算法
        2.1.1 SVM-LDA與LDA-KL
        2.1.2 DRETOM
        2.1.3 DBRNNA
        2.1.4 LeeCNN
    2.2 注意力機(jī)制
        2.2.1 殘差連接
        2.2.2 L2正則化
        2.2.3 層標(biāo)準(zhǔn)化
        2.2.4 注意力機(jī)制
        2.2.5 自注意力機(jī)制
    2.3 本章小結(jié)
3 基于自注意力機(jī)制的缺陷報(bào)告分派算法
    3.1 算法描述
        3.1.1 編碼層
        3.1.2 自注意力塊堆疊層
        3.1.3 最大池化層
    3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置及分析
        3.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.2.2 實(shí)驗(yàn)分析
    3.3 本章小結(jié)
4 基于多元特征的缺陷報(bào)告分派算法
    4.1 算法描述
        4.1.1 算法主體
        4.1.2 附加層
    4.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置及分析
        4.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        4.2.2 實(shí)驗(yàn)分析
    4.3 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制的軟件缺陷自動(dòng)分派方法[J]. 劉燁,黃金筱,馬于濤.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2020(03)
[2]基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺陷報(bào)告分派方法[J]. 席圣渠,姚遠(yuǎn),徐鋒,呂建.  軟件學(xué)報(bào). 2018(08)



本文編號：3687403