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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-07-16 14:05 IRBL模範クエリデータセットの作成とクエリ自動改良モデルの試作 猪俣良輔・○小林隆志（Science Tokyo）  SS2025-12 KBSE2025-12 |
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| 抄録 | （和） | これまでに, IRBL ではバグレポート情報の内容は全体を利用するより選択的に検索クエリを構成する方が精度が高いことが知られている. 本研究では, 高精度な検索が可能である最適クエリを検索クエリの正解情報を用いて探索的に構成する手法を拡張し, 最適に近い検索クエリを多数生成する手法を提案する. 本稿では, 提案手法で取得したデータセットの特徴を議論した後, それらを用いて事前学習済みの言語モデル DeBERTa をファインチューニングする手法を議論し, メソッドレベル IRBL に適用した場合のクエリ改良性能を評価する. |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | 模範クエリ / Query Reformulation / Bug Localization / 情報検索 / 言語モデル / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 115, SS2025-12, pp. 67-72, 2025年7月. | |
| 資料番号 | SS2025-12 | |
| 発行日 | 2025-07-08 (SS, 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 | SS2025-12 KBSE2025-12 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SS KBSE IPSJ-SE |
| 開催期間 | 2025-07-15 - 2025-07-17 |
| 開催地（和） | 札幌市教育文化会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ソフトウェア工学全般／知能ソフトウェア工学全般／ソフトウェアサイエンス全般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SS |
| 会議コード | 2025-07-SS-KBSE-SE |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | IRBL模範クエリデータセットの作成とクエリ自動改良モデルの試作 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 模範クエリ / |
| キーワード(2)（和/英） | Query Reformulation / |
| キーワード(3)（和/英） | Bug Localization / |
| キーワード(4)（和/英） | 情報検索 / |
| キーワード(5)（和/英） | 言語モデル / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| 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） | 猪俣 良輔 / Ryosuke Inomata / イノマタ リョウスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京科学大学 (略称： Science Tokyo) Institute of Science Tokyo (略称： Science Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小林 隆志 / Takashi Kobayashi / コバヤシ タカシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京科学大学 (略称： Science Tokyo) Institute of Science Tokyo (略称： Science Tokyo) |
| 講演者 | 第2著者 |
| 発表日時 | 2025-07-16 14:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SS |
| 資料番号 | SS2025-12, KBSE2025-12 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.115(SS), no.116(KBSE) |
| ページ範囲 | pp.67-72 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-07-08 (SS, KBSE) |
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