OSSプロジェクトへのオンボーディング支援のためのGood First Issue自動分類

堀口 日向; 大平 雅雄

doi:10.11309/fose.28.0_109

第２８回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ（FOSE2021）

DOI https://doi.org/10.11309/fose.28.0_109

会議情報

主催: 名倉正剛, 関澤俊弦

会議名: 第２８回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ（FOSE2021）

開催地: 福島県郡山市

開催日: 2021/11/11 - 2021/11/13

OSSプロジェクトへのオンボーディング支援のためのGood First Issue自動分類

堀口日向, 大平雅雄

著者情報

会議録・要旨集フリー

p. 109-114

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抄録

本研究の目的は，OSSプロジェクトの新規開発者向けの Issueを分類する機械学習モデルを構築し，メンテナのラベル付けの負担を軽減することである．結果は，Precisionが 0.91，Recallが 0.30となった(RQ1)．また，重要度が高い特徴量を分析し，GFIの分類には投稿者のプロジェクト内での役割が重要であることが分かった(RQ2)．

責任著者(Corresponding author)

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