Classificação da Gravidade da Falha de Dispositivo Móvel pela Descrição Utilizando Aprendizado de Máquina

Abstract

Manter um portfólio complexo de produtos geralmente requer a análise de feedback dos usuários para rastrear bugs e melhorias. À medida que a aplicação escala, torna-se inviável responder a cada problema de forma rápida. Por essa razão, as empresas categorizam manualmente os problemas para priorizá-los pela criticidade. Após a construção do banco de dados, técnicas de processamento de linguagem natural podem ajudar a extrair informações dos textos e automatizar o processo de rotulagem. Este artigo explora a aplicação de algoritmos de classificação para validação de software móvel, bem como os desafios de monitoramento de defeitos com comportamento não estático. O feedback rotulado é coletado e pré-processado em vetores numéricos, e um modelo de classificação é treinado para prever o nível de severidade. Por fim, fornecemos uma avaliação extensa do desempenho do modelo dependendo da variabilidade temporal dos projetos.