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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-06 15:10 BERTを利用したソフトウェア故障報告の深刻度予測 ～ 大規模基幹システムを対象とした事例研究 ～ ○山田知熙・中谷多哉子（放送大）  KBSE2020-47 |
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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。 |
| （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 / / / |
| （英） | BERT / Bug Triage / Severity Prediction / Software Development / arge-scale Enterprise System / L / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 423, KBSE2020-47, pp. 77-82, 2021年3月. | |
| 資料番号 | KBSE2020-47 | |
| 発行日 | 2021-02-26 (KBSE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | KBSE2020-47 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE |
| 開催期間 | 2021-03-05 - 2021-03-06 |
| 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） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | KBSE |
| 会議コード | 2021-03-KBSE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| 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（英） | 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 |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山田 知熙 / Tomoki Yamada / ヤマダ トモキ |
| 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/ヨミ） | 中谷 多哉子 / Takako Nakatani / ナカタニ タカコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 放送大学 (略称： 放送大) Open University of Japan (略称： OUJ) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-06 15:10:00 |
| 発表時間 | 45分 |
| 申込先研究会 | KBSE |
| 資料番号 | KBSE2020-47 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.423 |
| ページ範囲 | pp.77-82 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-26 (KBSE) |
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