Video Flim Dizi Hayvanlar Teknoloji

Belirli bir hata raporu için ilgili kaynak dosyalarının bulunması, yazılım geliştirme ve bakımında önemli bir görevdir. Tespit sürecini kolaylaştırmak için, hata raporları ve kaynak dosyalar arasındaki içerik benzerliklerinin hesaplanmasında bilgi alma yöntemleri yaygın olarak kullanılmaktadır. İçerik benzerliklerine ek olarak, hata raporundaki meta veriler ve yığın izlemesi gibi çeşitli diğer bilgi kaynakları, yerelleştirme doğruluğunu artırmak için kullanılabilir. Bu yazıda, bir hata raporunun ilgili kaynak dosyalarını otomatik olarak bulmak için denetimli bir konu modelleme yaklaşımı öneriyoruz. Yaklaşımımızda, aşağıdaki beş temel gözlemi dikkate alıyoruz. İlk olarak, denetimli modelleme, mevcut sabitleme geçmişlerini etkin bir şekilde kullanabilir. İkinci olarak, hata raporlarındaki bazı kelimeler, ilgili kaynak dosyalarında birden çok kez görünme eğilimindedir. Üçüncü olarak, daha uzun kaynak dosyaları daha fazla hataya sahip olma eğilimindedir. Dördüncüsü, metainformation arama alanına ek rehberlik getirir. Beşinci olarak, buggy kaynak dosyaları yığın izinde zaten bulunabilirdi. Yukarıdaki beş gözlemi entegre ederek, önerilen yöntemin en iyi rakiplerine kıyasla tahmin doğruluğu açısından% 67,1'e kadar iyileşme sağlayabildiğini ve verilerin boyutuyla doğrusal olarak ölçeklenebileceğini deneysel olarak gösteriyoruz.