Local-based active classification of test report to assist crowdsourced testing
Notice bibliographique
Résumé
In crowdsourced testing, an important task is to identify the test reports that actually reveal fault - true fault, from the large number of test reports submitted by crowd workers. Most existing approaches towards this problem utilized supervised machine learning techniques, which often require users to manually label a large amount of training data. Such process is time-consuming and labor-intensive. Thus, reducing the onerous burden of manual labeling while still being able to achieve good performance is crucial. Active learning is one potential technique to address this challenge, which aims at training a good classifier with as few labeled data as possible. Nevertheless, our observation on real industrial data reveals that existing active learning approaches generate poor and unstable performances on crowdsourced testing data. We analyze the deep reason and find that the dataset has significant local biases. To address the above problems, we propose LOcal-based Active ClassiFication (LOAF) to classify true fault from crowdsourced test reports. LOAF recommends a small portion of instances which are most informative within local neighborhood, and asks user their labels, then learns classifiers based on local neighborhood. Our evaluation on 14,609 test reports of 34 commercial projects from one of the Chinese largest crowdsourced testing platforms shows that our proposed LOAF can generate promising results. In addition, its performance is even better than existing supervised learning approaches which built on large amounts of labelled historical data. Moreover, we also implement our approach and evaluate its usefulness using real-world case studies. The feedbacks from testers demonstrate its practical value.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».