Abstract Software repositories provide a deluge of software artifacts to analyze. Researchers have attempted to summarize, categorize, and relate these artifacts by using semi- unsupervised machine-learning algorithms, such as Latent Dirichlet Allocation (LDA). LDA is used for concept and topic analysis to suggest candidate word-lists or topics that describe and relate software artifacts. However, these word-lists and topics are difficult to interpret in the absence of meaningful summary labels. Current attempts to interpret topics assume
Titolo: | Automated Topic Naming |
Autori: | Hindle, A.; Ernst, N.; Godfrey, M.; Mylopoulos, Ioannis |
Autori Unitn: | |
Titolo del periodico: | EMPIRICAL SOFTWARE ENGINEERING |
Anno di pubblicazione: | 2012 |
Codice identificativo Scopus: | 2-s2.0-84884674509 |
Codice identificativo ISI: | WOS:000324229600004 |
Digital Object Identifier (DOI): | http://dx.doi.org/10.1007/s10664-012-9209-9 |
Handle: | http://hdl.handle.net/11572/96592 |
Appare nelle tipologie: | 03.1 Articolo su rivista (Journal article) |
File in questo prodotto:
Non ci sono file associati a questo prodotto.
I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione