Mineração de textos para apoiar a predição de severidade de relatórios de incidentes: um estudo de viabilidade (2017)
- Authors:
- USP affiliated authors: REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA - ICMC ; DELAMARO, MÁRCIO EDUARDO - ICMC
- Unidade: ICMC
- Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher: SBC
- Publisher place: Porto Alegre
- Date published: 2017
- Source:
- Conference titles: Simpósio Brasileiro de Qualidade de Software
-
ABNT
BARBOSA, Jacson Rodrigues et al. Mineração de textos para apoiar a predição de severidade de relatórios de incidentes: um estudo de viabilidade. 2017, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2017. Disponível em: http://sbqs.com.br/anais/anais-do-sbqs-2017-rio-de-janeiro.pdf/view. Acesso em: 14 maio 2024. -
APA
Barbosa, J. R., Matsuno, I. P., Guimarães, E. R., Rezende, S. O., Vincenzi, A. M. R., & Delamaro, M. E. (2017). Mineração de textos para apoiar a predição de severidade de relatórios de incidentes: um estudo de viabilidade. In Anais. Porto Alegre: SBC. Recuperado de http://sbqs.com.br/anais/anais-do-sbqs-2017-rio-de-janeiro.pdf/view -
NLM
Barbosa JR, Matsuno IP, Guimarães ER, Rezende SO, Vincenzi AMR, Delamaro ME. Mineração de textos para apoiar a predição de severidade de relatórios de incidentes: um estudo de viabilidade [Internet]. Anais. 2017 ;[citado 2024 maio 14 ] Available from: http://sbqs.com.br/anais/anais-do-sbqs-2017-rio-de-janeiro.pdf/view -
Vancouver
Barbosa JR, Matsuno IP, Guimarães ER, Rezende SO, Vincenzi AMR, Delamaro ME. Mineração de textos para apoiar a predição de severidade de relatórios de incidentes: um estudo de viabilidade [Internet]. Anais. 2017 ;[citado 2024 maio 14 ] Available from: http://sbqs.com.br/anais/anais-do-sbqs-2017-rio-de-janeiro.pdf/view - BULNER: bug localization with word embeddings and network regularization
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