Birt_HyLoc_Based_错误定位模型评估数据集

数据集概述

本数据集为错误定位模型HyLoc的评估数据，包含Birt项目相关文件。HyLoc结合深度神经网络（DNN）与信息检索技术rVSM，解决错误报告与源码间的词汇不匹配问题，提升错误定位准确率。数据集含两个文件，用于验证模型在实际项目中的性能表现。

文件详解

• Birt.xlsx
• 文件格式：XLSX
• 字段映射介绍：包含Birt项目中错误报告与对应源码文件的关联数据，用于模型训练与评估的核心数据载体
• Birt.xml
• 文件格式：XML
• 字段映射介绍：Birt项目错误定位任务的元数据文件，记录数据集结构、错误报告与源码文件的基本关联信息

适用场景

• 错误定位模型性能评估：验证HyLoc等模型在Birt项目中定位错误文件的准确率与效率
• 词汇不匹配问题研究：分析错误报告与源码间术语差异，优化模型的术语映射能力
• 软件开发效率提升：为开发者提供高准确率的错误文件候选列表，减少调试时间
• 机器学习与信息检索融合研究：探索DNN与rVSM结合在错误定位任务中的互补效果