(日本語) [研究発表・受賞] メソッドレベルIR-based Bug Localizationでの模範クエリの発見と性能評価

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小林研M2の猪俣さんが，9月10日から2日間で立命館大学大阪いばらきキャンパスにて開催された日本ソフトウェア科学会第41回大会 (JSSST2024) にて研究発表を行いました。この研究は猪俣さんの修士研究の一部を発展させたものです．
また，本論文は，第41回大会の学生奨励賞と，優秀発表賞を受賞しました．

著者：猪俣 良輔, 小林 隆志（東京工業大学）
題目： メソッドレベルIR-based Bug Localizationでの模範クエリの発見と性能評価
掲載誌： 日本ソフトウェア科学会 第41回大会講演論文集 第41回大会講演論文集 No. No. 3a-2-R (9 pages) [PDF], Sept. 17, 2024.
概要：
IR-based Bug Localization(IRBL) は，バグレポート内の文書を入力としそのバグの原因箇所を情報検索技術を用いて推定する手法である．バグレポートからどのように検索クエリを構成するかが重要となる．特にメソッドレベルでのIRBLは精度が十分でないことが知られているが，検索クエリを改良することでどの程度精度が向上できるかは議論がなされていない．本論文では，これまでファイルレベルのIRBL向けに調査がなされていた手法をメソッドレベルでのIRBLに適用し模範クエリを構成する．この模範クエリの内容でのIRBLの精度を調査することで，メソッドレベルでのIRBLの改善可能性を議論する．32プロジェクトから取得した合計2782バグレポートを対象に実験を行い，メソッドレベルにおいても既存のIRBL手法の精度を上回る模範クエリが構成でき，検索クエリ改良の潜在的有効性が高いことを示した．