软件学报

作者：郑炜，王晓龙，陈翔，夏鑫，廖慧玲，刘程远，孙瑞阳

单位：郑炜，西北工业大学 软件学院, 陕西 西安 710072;空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室(西北工业大学), 陕西 西安 710072;大数据存储与管理工业和信息化部重点实验室(西北工业大学), 陕西 西安 71007211,王晓龙，西北工业大学 软件学院, 陕西 西安 71007202,陈翔，南通大学信息科学技术学院, 江苏 南通 226019;信息安全国家重点实验室(中国科学院 信息工程研究所), 北京 10009303,夏鑫，Faculty of Information Technology, Monash University, Melbourne, VIC 3800, Australia04,廖慧玲，西北工业大学 软件学院, 陕西 西安 71007205,刘程远，西北工业大学 软件学院, 陕西 西安 71007206,孙瑞阳，西北工业大学 软件学院, 陕西 西安 71007207

关键词：缺陷报告;重复检测;深度学习;自然语言处理;信息检索

基金：国家自然科学基金(61972317);教育部重点实验室基金(GDSC202006);信息安全国家重点实验室开放课题(2020-MS-07);陕西省2021年重点研发项目(2021GY-041)

软件缺陷在软件的开发和维护过程中是不可避免的,软件缺陷报告是软件维护过程中重要的缺陷描述文档,高质量的软件缺陷报告可以有效提高软件缺陷修复的效率.然而,由于存在许多开发人员、测试人员和用户与缺陷跟踪系统交互并提交软件缺陷报告,同一个软件缺陷可能被不同的人员报告,导致了大量重复的软件缺陷报告.重复的软件缺陷报告势必加重人工检测重复缺陷报告的工作量,并造成人力物力的浪费,降低了软件缺陷修复的效率.以系统文献调研的方式,对近年来国内外学者在重复软件缺陷报告检测领域的研究工作进行了系统的分析.主要从研究方法、数据集的选取、性能评价等方面具体分析总结,并提出该领域在后续研究中存在的问题、挑战以及建议.

来源：2022年第6期

《软件学报》期刊编辑部

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