El etiquetado automatizado y la predicción de la gravedad de los informes de errores para software informático es el objetivo de los investigadores de la Universidad Hachemita de Zarqa. Jordán. Los detalles de sus esfuerzos se describen en el International Journal of Computational Science and Engineering. Por último, Están desarrollando un clasificador inteligente que puede predecir si un informe de error presentado recientemente es lo suficientemente preocupante en el sistema de seguimiento de errores como para justificar una investigación y reparación urgentes.

Para desarrollar su sistema, el equipo construyó dos conjuntos de datos utilizando 350 informes de errores de la comunidad de código abierto:Eclipse, Mozilla, y Gnome — informado en lo monstruoso, bien conocido, y una base de datos con un nombre adecuado, Bugzilla. Los conjuntos de datos tienen rasgos textuales característicos, basado en 51 términos importantes, el equipo explica y, en base a esta información, podrían entrenar varios modelos discriminativos para llevar a cabo el etiquetado automatizado y la predicción de la gravedad de cualquier informe de error enviado posteriormente. Utilizaron un algoritmo de impulso para mejorar el rendimiento.

"Para el etiquetado automático, la precisión alcanza alrededor del 91% con el algoritmo AdaBoost y la prueba de validación cruzada, ", informa el equipo. Sin embargo, solo vieron una clasificación de predicción de gravedad de alrededor del 67% con el algoritmo AdaBoost y la prueba de validación cruzada. Sin embargo, el equipo dice que sus resultados son alentadores y ofrece la esperanza de eliminar el cuello de botella que es la evaluación manual de los informes de errores utilizados hasta ahora.

"Los conjuntos de características propuestos han demostrado un buen rendimiento de clasificación en dos problemas 'difíciles', "informa el equipo." Los resultados son alentadores y, en el futuro, planeamos trabajar más en la mejora del componente de algoritmos de clasificación para un mejor rendimiento, "concluyen los investigadores.