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[开题框架]基于GitHub多模态数据的Issue多标签分类算法研究

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Zzzzzhuzhiwei commented

Description

本 issue 用于追踪@Zzzzzhuzhiwei的开题内容

研究方向：
毕业论文旨在探索如何利用多模态信息（文本、代码片段、屏幕截图等）提高GitHub Issue的多标签分类准确性，并设计相应的算法来实现自动标签。

贡献点：

（1）综合的Issue数据集构建：
构建一个综合的GitHub Issue数据集，包括文本描述、代码片段、屏幕截图等多模态信息，为后续研究提供充分的实验基础。
（2）多模态表示方法设计：
提出一个Issue的多模态表示方法，能够有效地融合不同模态的信息，并在语义上保持一致性，以更准确地表达GitHub Issue的语义特征。
（3）多标签分类算法研究：
提出一种高效的多标签分类算法，实现对GitHub Issue的自动多标签分类，提高分类准确性和效率。
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will-ww commented

基于多模态数据的 Issue 多标签分类算法研究与应用

三个贡献点：

1、Issue 多标签基准数据集的制作

  • 结合文本、代码和图片，设计一个更加有针对性的 Issue 分类体系
  • 选定一批优质的带标签数据项目，制作多模态数据集（带分类标签）
  • 对该基准数据集做些统计分析与质量评估

2、基于XXX的 Issue 多标签分类算法

  • 提出一种适合 Issue 分类问题的多模态表示方法
  • 基于某种技术，设计 Issue 多标签分类算法
  • 将提出的算法同已有的 SOTA 方法进行比较
  • 可以增加一个算法的优化点，增加工作量

3、Issue 多标签分类算法的应用

  • PolarDB 开源项目的应用
  • Hypertrsons 或者HyperCRX 项目的集成与应用
  • 展示
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Zzzzzhuzhiwei commented

三个贡献点：

1、Issue 多标签基准数据集的制作

  • 结合文本、代码和图片，设计一个更加有针对性的 Issue 分类体系
  • 选定一批优质的带标签数据项目，制作多模态数据集（带分类标签）

一、文本分类：

  1. 问题类型分类：
    • Bug（错误报告）
    • Feature （功能请求）
    • Question（问题求助）
    • Discussion（讨论）
    • Enhancement（增强改进）
  2. 问题优先级分类：
    • Critical（关键）
    • High（高）
    • Medium（中）
    • Low（低）

二、代码分类：

  1. 代码类型分类：
    • Frontend（前端）
    • Backend（后端）
    • Database（数据库）
    • Algorithm（算法）
    • Testing（测试）
    • Documentation（文档）
  2. 代码问题分类：
    • Syntax Error（语法错误）
    • Logic Error（逻辑错误）
    • Performance Issue（性能问题）
    • Security Vulnerability（安全漏洞）
    • Code Style Issue（代码风格问题）

三、图片分类：

  1. 截图类型分类：
    • User Interface（用户界面）
    • Error Message（错误信息）
    • Diagram（图表）
    • Flowchart（流程图）

一个综合的GitHub Issue分类可能是这样的：

  • Bug Report:
    • 类型：Bug
    • 优先级：Critical
    • 代码类型分类：Backend
    • 代码问题分类：Syntax Error
    • 截图类型：Error Message

通过这样的分类体系，可以更加准确地识别和管理GitHub Issue，为开发者提供更有效的问题跟踪和解决方案。同时，结合多模态信息的分类体系能够更全面地反映问题的特点，提高了分类的精度和效率。

目前选取了GitHub上五个优质仓库（2024年1月到4月的数据）'microsoft/vscode', 'kubernetes/kubernetes', 'langchain-ai/langchain', 'nodejs/node', 'pytorch/pytorch'. 一共15816个issue，其中10169个有label 。处理issue的body，找出代码片段，以及图片。

目前想到的分类体系是这几个维度，希望各位同学和老师可以帮忙补充~

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