自动识别缺陷实体和关系以用于缺陷分析
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- 作者: Dingshan Chen, Bin Li, Cheng Zhou, Xuanrui Zhu
- 学校: 杨州大学
- 发表: IEEE 1st International Workshop on Intelligent Bug Fixing (IBF)
- 发表年份: 2019年
- 关键词: 缺陷分析，缺陷实体识别，关系提取，神经网络
摘要
在软件开发中，开发者通常需要分析缺陷报告库中的历史相关缺陷报告，以支持各种缺陷分析活动，如缺陷理解、定位和修复等。缺陷报告中包含丰富的语义信息和关系，这对于缺陷分析非常有用。然而，缺陷报告通常以自由样式的形式存在，包含大量噪音信息。因此，如何从缺陷报告中提取和表达丰富的语义和关系是一项具有挑战性但重要的任务。
为了应对这一挑战，本文提出了一种方法，该方法将神经网络的循环神经网络（RNN）与依赖解析器结合使用，自动从缺陷报告中提取缺陷实体及其关系。初步的实证评估表明，该方法有效地从缺陷报告库中提取了缺陷实体及其关系。这项研究为缺陷分析领域提供了有力的工具和方法，有望改善软件开发中的缺陷处理流程。
创新点与借鉴点
创新点
1.联合模型方法：文章提出了一种联合模型，结合了Bi-LSTM-RNN模型和依赖解析器，用于同时识别缺陷报告中的实体和它们之间的关系。这种联合建模方法是本研究的创新之处，有助于更好地捕捉实体与关系之间的语义信息。
2.实体和关系的分类：文章定义了缺陷实体和关系的不同类别，通过模型的softmax输出层对它们进行分类，使得能够更精确地标识和区分不同类型的实体和关系。
3.实证评估：研究进行了实证评估，使用真实的缺陷报告数据集对提出的方法进行了测试。结果表明，该方法在缺陷实体识别和关系提取方面表现良好，相对于传统方法有显著改进。
借鉴点
1.神经网络与依赖解析器的结合：本文借鉴了神经网络和依赖解析器的组合方法，将它们用于实体和关系的提取。这个组合可以在其他自然语言处理任务中进行探索和应用。
2.语义信息的挖掘：文章关注了缺陷报告中的语义信息提取问题，这对于许多文本分析任务都是一个重要的挑战。其他文本分析领域可以借鉴本文的方法来处理类似的问题。
3.实证评估方法：研究使用了实证评估来验证提出方法的有效性。这种评估方法可用于其他自然语言处理或信息提取任务，以评估新方法的性能。
实验与方法
方法：
- Bi-LSTM-RNN模型：文章使用了循环神经网络（RNN）的变种，即双向长短时记忆网络（Bi-LSTM-RNN），用于识别缺陷报告中的实体对。这一模型被用于学习和识别句子中的缺陷实体。
- 依赖解析器：为了提取缺陷实体之间的关系，文章使用了依赖解析器，用于分析句子的语法结构。通过依赖解析器，文章能够找到目标实体之间的最短依赖路径（SDP），从而推导出它们之间的关系。
- Softmax输出层：在模型的Softmax输出层中，计算了每对缺陷实体之间所有实体标签（缺陷实体类别）的概率，并选择具有最大概率的实体类别作为它们的标签。同样，在关系提取中，通过Softmax输出层计算了每对缺陷实体之间所有关系标签（关系类别）的概率，并选择具有最大概率的关系类别作为关系标签。
实验：
- 数据集：作者使用了来自Mozilla项目的500个随机选取的缺陷报告作为实验数据集。
- 评估方法：作者采用了10折交叉验证的方法来评估他们的模型，其中20%的数据用于测试，其余用于训练。通过比较模型的预测结果与实际数据来评估模型性能。
- 实验结果：文章展示了从缺陷报告中提取实体和关系的统计数据，并通过实验结果展示了他们的联合模型在缺陷实体识别和关系提取方面的性能表现，相对于之前的方法有显著改进。
总结
- (1): 本文研究背景是软件开发中的缺陷报告处理和缺陷分析。
- (2): 过去的方法通常使用传统信息检索技术，但这些方法在处理自由样式的缺陷报告时面临语义信息提取困难的问题。本文提出的方法使用神经网络结合依赖解析器，旨在自动提取缺陷报告中的实体和关系，以更好地支持缺陷分析，这一方法的动机充分。
- (3): 本文提出的研究方法首先使用Bi-LSTM-RNN模型来识别缺陷报告中的实体对，然后利用依赖解析器提取实体对之间的关系。最后，通过模型的softmax输出层，确定实体和关系的类别。
- (4): 本文方法在缺陷实体识别和关系提取方面经过实证评估，对于缺陷报告处理具有良好的性能和改进。作者通过实验展示了从缺陷报告中提取实体和关系的有效性，为缺陷分析提供了有力支持。