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Fussify：基于特征融合的众包测试报告分类方法的任务书
一、任务背景
随着互联网的普及和使用人数的不断增长，软件测试的重要性也越来越受到关注。在公司内部，软件测试往往是由专业人员完成，但对于一些外包公司或小型企业，他们可能将软件测试外包给部分或全部的众包人员。在这种情况下，大量的测试报告需要被分析和整理。然而，众包人员的背景不同，测试报告的格式和内容也可能会有所不同，这给测试报告的分类和分析带来了一定的困难。
在这种情况下，我们提出了一种基于特征融合的众包测试报告分类方法，其目的是为了准确地分类众包测试报告，并加快测试报告的识别和整理速度。
二、任务描述
本任务的主要目标是开发一种基于特征融合的众包测试报告分类方法。该方法应能够对众包测试报告进行准确分类，以加快测试报告的处理速度。
该任务包括以下具体步骤：
1.收集并整理相关数据集。
2.设计并提取三种特征：文本特征、结构特征和情感特征。
3.将三种特征融合起来，计算测试报告的分类得分。
4.通过实验和数据分析，验证该方法的有效性和准确性，并与其他方法进行比较。
三、任务要求
1.数据集的数量应足够大，包括不同类型的测试报告，如Bug报告、需求报告、用户反馈报告等。
2.特征的提取应针对测试报告的特点和结构进行优化，并考虑到文本、结构和情感等方面的特征。
3.特征融合方法应该设计合理，并能够充分发挥三种特征的作用。
4.实验应该充分考虑到数据集的分布和不同分类方法的影响。
5.提供详细的任务报告，包括方法设计、实验结果和分析等内容。
四、任务评估
本任务评估的主要指标包括：
1.分类准确率：分类结果与实际分类的一致性。
2.召回率：识别出的正确分类报告数量占总数量的比例。
3.F1值：综合考虑准确率和召回率的指标。
五、任务注意事项
1.任务需要考虑到众包测试报告的特点和变化，如词汇和结构的变化等。
2.任务需要使用Python进行数据预处理、特征提取、模型训练和测试等。
3.任务中所用的方法和框架应该开源并注明来源。
4.任务需要注意隐私保护并遵守相关法律法规。
六、任务收益
1.通过开发基于特征融合的众包测试报告分类方法，提高众包测试报告的整理和分析速度。
2.探索了一种新的分类方法，并为后续的相关研究提供了参考和基础。
3.为企业提供更加准确和快速的测试报告分类和分析服务，提高企业的测试效率和质量。