Logo do repositório
Comunidades & Coleções
Busca no Repositório
Guia Arandu
  • Sobre
  • Equipe
  • Como depositar
  • Fale conosco
  • English
  • Português do Brasil
Entrar
Novo usuário? Clique aqui para cadastrar.Esqueceu sua senha?
  1. Início
  2. Pesquisar por Autor

Navegando por Autor "Souza, Camila Nunes de Paula"

Filtrar resultados informando o último nome do autor
Agora exibindo 1 - 1 de 1
  • Resultados por Página
  • Opções de Ordenação
  • Imagem de Miniatura
    Item
    Análise de mensagens de Commit com IA: uma nova perspectiva para o algoritmo SZZ
    (2025-03-17) Souza, Camila Nunes de Paula; Cabral, George Gomes; http://lattes.cnpq.br/8227256452129177; http://lattes.cnpq.br/8347479672060133
    Este trabalho propõe uma abordagem inovadora para aprimorar o algoritmo SZZ utilizado na identificação de commits que introduzem defeitos em sistemas de software. A metodologia proposta envolve o uso do ChatGPT, para realizar uma análise semântica das mensagens de commit, classificando-as em duas categorias: ”introduz bug”e ”não introduz bug”. O objetivo é melhorar a confiabilidade das classificações geradas pelo SZZ, reduzindo falsos positivos e melhorando a qualidade dos dados utilizados para a geração de modelos preditivos de detecção de defeitos. Para validar a abordagem, foram realizados experimentos com duas bases de dados (Neutron e Nova), utilizando os classificadores Random Forest e SVC, além de técnicas de balanceamento como oversampling e undersampling. Os resultados demonstram que a integração do ChatGPT ao SZZ resultou em uma redução significativa de commits erroneamente classificados como introdução de bugs, além de melhorar o desempenho dos classificadores, especialmente o Random Forest. Conclui-se que a utilização de LLMs pode aprimorar a eficácia do SZZ, contribuindo para a melhoria da qualidade de software e a eficiência na detecção de defeitos.
Logo do SIB-UFRPE
Arandu - Repositório Institucional da UFRPE

Universidade Federal Rural de Pernambuco - Biblioteca Central
Rua Dom Manuel de Medeiros, s/n, Dois Irmãos
CEP: 52171-900 - Recife/PE

+55 81 3320 6179  repositorio.sib@ufrpe.br
Logo da UFRPE

DSpace software copyright © 2002-2025 LYRASIS

  • Enviar uma sugestão