YİNELENEN HATA KAYITLARININ MAKİNE ÖĞRENMESİ VE DERİN ÖĞRENME YÖNTEMLERİ İLE TESPİT EDİLMESİ

Authors : Azmi YÜKSEL, Aydın ÇETİN

Pages : 45-51

Doi:10.21923/jesd.826251

View : 15 | Download : 14

Publication Date : 2020-12-29

Article Type : Research Paper

Abstract :Bir yazılım, geliştirme, bakım veya kullanım aşamasındayken beklenilen şekilde çalışmaması durumunda ortaya çıkan hatalar teknik ekip veya son kullanıcılar tarafından raporlanmaktadır. Raporlanan hata kayıtları, hatayı raporlayan kişiler tarafından farklı şekillerde sisteme girilse bile aynı hatayı işaret edebilir. Dolayısıyla, raporlanacak olan bir hata kaydının sistemde daha önceden bulunma ihtimali oldukça yüksektir. Hatayı düzeltecek olan geliştiricinin ilgili hata kaydının sisteme daha önce girilmiş olup olmadığını tespit etmesi oldukça yüksek çaba gerektirmektedir. Sisteme girilecek bir hatanın daha önce sistemde var olup olmadığını tespit etmek için otomatik bir tespit mekanizması gerekmektedir. Bu çalışmada, 3 farklı açık kaynak proje için hata kayıtları kullanılarak, yinelenen hata kayıtlarını makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri ile tespit eden farklı modeller geliştirilmiştir. Çalışmada, kullanılan veri setleri için makine öğrenmesi algoritmalarının ve derin öğrenme yöntemlerinin başarımları karşılaştırmalı olarak incelenmiştir ve birleşik bir yöntem önerilmiştir. Önerilen birleşik yöntem tekil yöntemlere göre başarıyı en az %7.2 oranında artırmıştır.
Keywords : doğal dil işleme, hata kaydı, hata raporu, yinelenen hata kaydı tespiti