DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 강성원 | - |
dc.contributor.advisor | Kang, Sungwon | - |
dc.contributor.author | 고영지 | - |
dc.date.accessioned | 2022-04-27T19:31:49Z | - |
dc.date.available | 2022-04-27T19:31:49Z | - |
dc.date.issued | 2021 | - |
dc.identifier.uri | http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=963360&flag=dissertation | en_US |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/296088 | - |
dc.description | 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전산학부, 2021.8,[iii, 30 p. :] | - |
dc.description.abstract | 소프트웨어 프로젝트의 유지보수에서 버그 리포트는 개발자들에게 매우 중요한 정보를 제공한다. 개발자들은 버그에 대한 정보를 공유 및 논의하거나 연관된 버그 수정 작업 시 버그 리포트를 열람한다. 그러나 버그 리포트는 복잡하고 장황한 토론들로 이루어져 있는 경우가 많아 개발자들이 이를 읽고 이해하는 데 어려움이 있다. 따라서, 간결하고 정확한 버그 리포트 요약문을 생성하기 위해 다양한 관련 연구가 진행되었다. 그러나, 버그 리포트 요약에 관한 기존 연구의 경우, 학습 데이터에 크게 의존하거나 문장 내 단어 빈도에 크게 의존하여 요약문의 품질이 떨어지는 경우가 많다. 또한, 버그 리포트 내 다양한 문장 간의 관계를 고려하지 않았다. 본 연구에서는 버그 리포트의 문장 관계를 신뢰성, 문장 간 응집성, 주제와의 연관성 측면에서 분석하고, 이를 이용한 딥러닝 기반의 버그 리포트 요약 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안 기법이 기존 버그 리포트 요약 기법보다 요약 품질과 적용 범위 측면에서 뛰어남을 검증하였다. | - |
dc.language | kor | - |
dc.publisher | 한국과학기술원 | - |
dc.subject | 딥러닝▼a문서 요약▼a문장 관계▼a데이터 기반 소프트웨어 공학▼a버그 추적 시스템 | - |
dc.subject | Deep learning▼aText summarization▼aSentence relations▼aData based software engineering▼aBug tracking system | - |
dc.title | 문장 평가 점수를 이용한 딥러닝 기반의 버그 리포트 요약 | - |
dc.title.alternative | Deep learning based bug report summarization using sentence assessment score | - |
dc.type | Thesis(Master) | - |
dc.identifier.CNRN | 325007 | - |
dc.description.department | 한국과학기술원 :전산학부, | - |
dc.contributor.alternativeauthor | Koh, Young Ji | - |
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