| 講演名 | 2021-03-06 BERTを利用したソフトウェア故障報告の深刻度予測 山田 知熙(放送大), 中谷 多哉子(放送大), |
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| 抄録(和) | 本論文の目的は、大規模基幹システムの開発プロセスで出現した故障情報について、BERTを利用した分類モデルにより、深刻度による故障情報の自動トリアージを実施することである。故障情報の深刻度分類は、ソフトウェア開発における有識者依存タスクのひとつであり、自動化が可能であればソフトウェアの質の向上やコスト削減につながる。故障情報の自動トリアージに関する先行研究では、オープンソースソフトウェアを対象とする、英語による膨大な（10万件を超える）件数の故障情報を前提としていた．本研究では、日本語による相対的に小規模な（1万件程度の）故障情報のデータセットを基に、メタ情報ではなく故障の説明文に基づいて、BERTによるトリアージモデルを作成した。これによって、BERTに基づくモデルを採用することで、大規模データセットを前提とする先行研究とおおよそ同等の正解率でトリアージが可能であることを示すことができた。 |
| 抄録(英) | This paper aims to automatically assess the severity of software bug reports issued from a large-scale enterprise system construction using BERT. Automatic assessment of bug severity improves the quality of software as well as reduces the cost of development. The targeted bug reports are relatively small (around 10000) and written in Japanese, though the major preceding studies conducted the similar classification on the massive sets (>100000) of bug reports in English from open source software. In addition, unlike preceding studies that commonly used meta-data of bugs as explanatory variables, the proposed classification model is simply based on the bug description text. The result shows that the accuracy of the BERT-based model is as high as the preceding studies, though the size of data is far smaller. |
| キーワード(和) | BERT / バグトリアージ / 深刻度予測 / ソフトウェア開発 / 大規模基幹システム |
| キーワード(英) | BERT / Bug Triage / Severity Prediction / Software Development / arge-scale Enterprise System / L |
| 資料番号 | KBSE2020-47 |
| 発行日 | 2021-02-26 (KBSE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE |
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| 開催期間 | 2021/3/5(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 一般，学生 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 中川 博之(阪大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroyuki Nakagawa(Osaka Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 猿渡 卓也(NTTデータ) |
| 副委員長氏名（英） | Takuya Saruwatari(NTT Data) |
| 幹事氏名（和） | 菊地 奈穂美(OKI) / 金子 朋子(NII) |
| 幹事氏名（英） | Nahomi Kikuchi(OKI) / Tomoko Kaneko(NII) |
| 幹事補佐氏名（和） | 小形 真平(信州大) / 槇原 絵里奈(同志社大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shinpei Ogata(Shinshu Univ.) / Erina Nakihara(Doshisha Univ,) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Knowledge-Based Software Engineering |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | BERTを利用したソフトウェア故障報告の深刻度予測 |
| サブタイトル（和） | 大規模基幹システムを対象とした事例研究 |
| タイトル（英） | Software Bug Severity Prediction with BERT |
| サブタイトル（和） | Case Study on a Large-scale Enterprise System |
| キーワード(1)（和/英） | BERT / BERT |
| キーワード(2)（和/英） | バグトリアージ / Bug Triage |
| キーワード(3)（和/英） | 深刻度予測 / Severity Prediction |
| キーワード(4)（和/英） | ソフトウェア開発 / Software Development |
| キーワード(5)（和/英） | 大規模基幹システム / arge-scale Enterprise System |
| キーワード(6)（和/英） | / L |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山田 知熙 / Tomoki Yamada |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 放送大学(略称：放送大) Open University of Japan(略称：OUJ) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中谷 多哉子 / Takako Nakatani |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 放送大学(略称：放送大) Open University of Japan(略称：OUJ) |
| 発表年月日 | 2021-03-06 |
| 資料番号 | KBSE2020-47 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | KBSE-423 |
| ページ範囲 | pp.77-82(KBSE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-26 (KBSE) |