基于自注意力机制的软件缺陷报告分派方法

发布时间：2022-10-07 21:06

　　随着技术的成熟和市场需求的变化,软件系统的架构愈加复杂,从而导致软件项目中的缺陷报告也越来越多,严重制约着软件项目的人力成本和时间成本。因此,2004年之后,越来越多的自动或半自动缺陷报告分派算法被提出,用来代替原始的人工分派。尽管目前针对缺陷报告分派领域的研究已经取得了很大的进展,但是仍然存在很多不足。首先,绝大部分的相关研究只关注算法的精度,而没有全面综合的在算法的精度和时间消耗之间做权衡。然而在工业环境下,又快又好的完成对缺陷报告的分派无疑是更为有效的。其次,很多研究没有充分利用缺陷报告中其他元数据特征的信息,只依赖缺陷报告的文本描述来进行分派,这极大的造成了资源上的浪费。本文主要针对这两个问题,展开了以下研究:（1）提出了一种基于自注意力机制的缺陷报告分派算法,通过使用自注意力块代替传统的循环神经网络和卷积神经网络来提取文本特征。在Mozilla、Netbeans、GCC、Eclipse和OpenOffice这五个数据集的实验上表明,本文所提出的基于自注意力机制的缺陷报告分派算法能够在更短的时间内取得比其他缺陷报告分派算法更高的准确率;（2）提出了一种基于多元特征的缺陷报告分派... 

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 研究现状
    1.3 存在的问题
    1.4 研究内容
    1.5 论文组织结构
2 基础知识概述
    2.1 缺陷报告分派基础算法
        2.1.1 SVM-LDA与LDA-KL
        2.1.2 DRETOM
        2.1.3 DBRNNA
        2.1.4 LeeCNN
    2.2 注意力机制
        2.2.1 残差连接
        2.2.2 L2正则化
        2.2.3 层标准化
        2.2.4 注意力机制
        2.2.5 自注意力机制
    2.3 本章小结
3 基于自注意力机制的缺陷报告分派算法
    3.1 算法描述
        3.1.1 编码层
        3.1.2 自注意力块堆叠层
        3.1.3 最大池化层
    3.2 实验设置及分析
        3.2.1 实验设置
        3.2.2 实验分析
    3.3 本章小结
4 基于多元特征的缺陷报告分派算法
    4.1 算法描述
        4.1.1 算法主体
        4.1.2 附加层
    4.2 实验设置及分析
        4.2.1 实验设置
        4.2.2 实验分析
    4.3 本章小结
结论
参考文献
致谢
作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于混合神经网络和注意力机制的软件缺陷自动分派方法[J]. 刘烨,黄金筱,马于涛.  计算机研究与发展. 2020(03)
[2]基于循环神经网络的缺陷报告分派方法[J]. 席圣渠,姚远,徐锋,吕建.  软件学报. 2018(08)



本文编号：3687403