【摘 要】
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issue追踪系统作为Github的重要组成部分,越来越多的用户和开发者使用它提交问题报告。这些问题报告可以是项目中存在的缺陷,也可以是期待的新功能等,简称为issue。通过提交issue,一方面可以让开发团队更好地了解用户的需求,另一方面也能促进软件项目的迭代和完善。然而在一个项目中通常有数百个issue,开发人员逐条审阅和处理需要消耗大量的时间和精力。Github提供了标签机制来为加快issu
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issue追踪系统作为Github的重要组成部分,越来越多的用户和开发者使用它提交问题报告。这些问题报告可以是项目中存在的缺陷,也可以是期待的新功能等,简称为issue。通过提交issue,一方面可以让开发团队更好地了解用户的需求,另一方面也能促进软件项目的迭代和完善。然而在一个项目中通常有数百个issue,开发人员逐条审阅和处理需要消耗大量的时间和精力。Github提供了标签机制来为加快issue的处理过程,标签可以让开发人员及时了解issue的类型信息,确定处理的优先级顺序,但是标签的使用在Github上依然很少,很大的原因就是标签的分配依赖人工。因此,本文着眼于自动化issue分类研究,为每个issue贴上标签,帮助开发人员提高issue处理效率。本论文的主要工作如下:（1）提出一种基于词向量和主题向量的特征表示方法。issue数据集由issue的标题和描述信息组成,word2vec词向量模型可以把每个单词向量化表示,但这样的表示形式缺乏整体语义上的考量,本文在此基础上加入LDA主题模型,将词向量和issue的主题向量组合起来作为新的输入向量,特征表示更为充分,兼顾了词粒度和issue文本粒度。（2）提出一种基于卷积神经网络的issue分类方法。注意力机制的引入让关键的特征获得更大的注意力权重,卷积神经网络的卷积层设计了不同尺寸的卷积核来提取深层语义特征,池化层采用最大池化方法进行降维和压缩,全连接层连接特征并最终通过softmax分类得到类别信息。实验结果表明,本文模型在准确率、召回率和F-score上分别达到了81.3%、80.6%和80.3%,能够从issue文本中提取到重要的特征信息实现分类,而且本文还进行了一项人工实验来说明生成的分类标签能够有效缩短研究人员审阅issue的时间。
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