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Predicting Bug Outcomes in Large Open Source Software Repositories: Leveraging Sentiment Analysis and BERT Topic Modeling
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新方法，利用情感分析和BERTopic模型预测大型开源软件库中的缺陷解决时间、修复时间及最终状态。研究结果表明，情感分析在判断缺陷是否会被修复方面具有重要价值。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，结合情感分析和BERTopic模型，预测大型开源软件库中的缺陷相关结果。
- 研究关注的缺陷相关结果包括解决时间、修复时间及缺陷最终状态。
- 情感分析在判断缺陷是否会被修复方面具有重要价值。
- 研究利用Bugzilla Eclipse项目的数据，增强预测的准确性。
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