针对问题追踪系统中Bug和非Bug相关问题的自动分类任务，南京大学李宣东教授团队撰写了研究论文：通过实证研究重新审视与加强Bug和非Bug问题的自动分类。文章旨在揭示不同设计选择对于问题自动分类性能的影响。
文章信息
标 题：
Empirically revisiting and enhancing automatic classification of bug and non-bug issues
引用格式：
Zhong LI, Minxue PAN, Yu PEI, Tian ZHANG, Linzhang WANG, Xuandong LI. Empirically revisiting and enhancing automatic classification of bug and non-bug issues. Front. Comput. Sci., 2024, 18(5): 185207
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文章概述
本文首次对9种最先进的问题分类方法进行了深入的实证研究。通过从9种现有问题自动方法中分解设计选择，文章系统地研究了不同的设计选择，包括文本字段、特征表示方法和ML算法，将如何影响自动问题分类方法的性能。
技术步骤
该实证研究揭示了多条有助于提升问题自动分类性能的设计准则。同时，基于这些准则，文章进一步提出了一种全新的问题自动分类方法DeepLabel。
实验结果
大量实验结果表明，DeepLabel可以实现相较于现有方法显著更优的性能。
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