@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00217296,
 author = {木村, 祐太 and 大平, 雅雄 and Yuta, Kimura and Masao, Ohira},
 issue = {10},
 month = {Mar},
 note = {技術的負債とは，短期的には有用だが長期的には問題を引き起こす実装や設計のことを指す．技術的負債には，開発者が明示的に管理をおこなう SATD という特殊な事象があり，課題票を用いて管理される事象を SATD-Issue という．SATD-Issue は OSS プロジェクトで一般的に扱われていないためデータの絶対数が少ない．本論文では，SATD-Issue 自動分類モデルの構築をおこなう．SATD-Issue の特徴分析をおこない，分類モデル構築に利用可能な特徴を明らかにする．また，分析で得た特徴を用いて構築したモデルの評価をおこなう．評価実験の結果，最も分類精度が良いモデルで Precision が 0.995，Recall が 0.903 となった．また，アブレーションスタディの結果，報告者に関する特徴が最も分類に寄与していることがわかった．},
 title = {技術的負債に関連する課題票分類手法の構築},
 year = {2022}
}