L'etichettatura automatizzata e la previsione della gravità delle segnalazioni di bug per il software per computer è l'obiettivo dei ricercatori dell'Università Hashemite di Zarqa, Giordania. I dettagli dei loro sforzi sono riportati nell'International Journal of Computational Science and Engineering. In definitiva, stanno sviluppando un classificatore intelligente in grado di prevedere se una segnalazione di bug appena inviata è di sufficiente preoccupazione nel sistema di tracciamento dei bug da giustificare indagini e rimedi urgenti.

Per sviluppare il loro sistema, il team ha creato due set di dati utilizzando 350 segnalazioni di bug dalla comunità open source:Eclipse, Mozza, e Gnome-riportato nel mostruoso, ben noto, e giustamente chiamato database, Bugzilla. I dataset con hanno caratteristiche testuali caratteristiche, basato su 51 termini importanti, spiega il team e quindi sulla base di queste informazioni, potrebbero addestrare vari modelli discriminanti per eseguire l'etichettatura automatizzata e la previsione della gravità di qualsiasi successiva segnalazione di bug inviata. Hanno usato un algoritmo di potenziamento per migliorare le prestazioni.

"Per l'etichettatura automatizzata, la precisione raggiunge circa il 91% con l'algoritmo AdaBoost e il test di convalida incrociata, " riferisce la squadra. Tuttavia, hanno visto solo una classificazione di previsione della gravità di circa il 67% con l'algoritmo AdaBoost e il test di convalida incrociata. Tuttavia, il team dice che i loro risultati sono incoraggianti e offre la speranza di rimuovere il collo di bottiglia che è la valutazione manuale delle segnalazioni di bug utilizzate fino ad ora.

"I set di funzionalità proposti hanno dimostrato una buona prestazione di classificazione su due problemi 'difficili', " riferisce il team. "I risultati sono incoraggianti e, nel futuro, abbiamo in programma di lavorare di più sul miglioramento del componente degli algoritmi di classificazione per prestazioni migliori, " concludono i ricercatori.