木村/Research Subject の履歴(No.14)

Index of Tables（Research Subject）†

Index of Tables（Research Subject）
Subjects
- 文脈を考慮した非機能要件の分類モデル構築
  - 文脈を考慮した設計をする前に
ボツテーマ
- StackOverflow関連・OSSコミュニティ・プロジェクトマネジメント
  - Background
  - Goal・Contribution
  - Approach
  - To do
  - Done
  - memo
  - reference
- 例外処理におけるエラー欠落通知ツール

Subjects†

文脈を考慮した非機能要件の分類モデル構築†

分類器って分類一回でするけどそれってどうなん？
一度分類した後に各ラベルを加味してもう一度文の分類を行ってみるのはどうだろう？
最初の分類が間違っていると後のラベル付けに影響が出るので，Precision重視のランダムフォレストで最初の分類を行ってみる
最初のラベルを考慮して分類するってなんなんとは思うけど，まぁやり方はおいおい考えてみよ

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文脈を考慮した設計をする前に†

何をゴールとして研究するのか？
　→ 文脈を考慮した分類器の設計をしたほうがいい

学部時の研究
　分類器を実際の現場で適用するには問題がまだ存在することを明確化する

調べること
　→ 一文で要件をラベリングしたデータを学習した分類器は文脈を考慮した要件もきちんと拾えているのか？
　→ 文脈を考慮しながらラベリングをした要件を正解集合として，分類器の精度はどうか？
　→ そもそも文脈を考慮した場合としなかった場合で要件数はどのくらい変わるのか？

仮説
　→ 一文で要件をラベリングしたデータを学習した分類器はRecallが低い，もしくはRecallが高いがPrecisionが低い

考えられること
　→ 　

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ボツテーマ†

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StackOverflow関連・OSSコミュニティ・プロジェクトマネジメント†

~~性格分析を用いたOSSコミュニティ開発者の役職と性格の関係調査による新規参入者のためのキャリアパス支援~~
コントリビュータの性格に合わせて振る舞いを変化させるチャットBotの言語モデル構築のための分析研究

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Background†

（仮）インテグレータの負担軽減？？

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Goal・Contribution†

（仮）プルリクの採択などBotによる自動化により，プロジェクト運営の作業効率化を図る

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Approach†

考えていること
- インテグレータ（プルリクやコントリビューションを受ける開発者）をランダムサンプリング
  - 開発者のPersonality Traitsである程度パターン分けを行う（振る舞い方にある程度種類がありそう）
- それぞれのパターンでインテグレータとコントリビュータの相性を分析（コントリビュータは複数抽出）
  - プルリクの採択率などで相性の良し悪しを判断
- 言語モデル（振る舞い）のパターンを作成し，上記で分析した結果を用いて，コントリビュータごとに最適な言語モデル（振る舞い）を行うようなロジックを作成する

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