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摘要

在软件开发中，缺陷分配是一项关键且耗时的任务。缺陷分配为新提交的

缺陷分配合适的修复者，从而提高软件维护的效率。深度学习技术的发展为缺

陷分配效率的提升提供了新的研究思路。先前的研究将缺陷分配视为文本分类

问题，并提出了多种基于深度学习的自动缺陷分配方法。这些方法的共同特点

是，使用表示学习技术学习缺陷报告的表示，借助不同的分类模型预测合适的

缺陷修复者。其性能受表示学习模型、分类模型等因素的影响。为此需要深入

研究基于深度学习的缺陷分配方法的影响因素，为实践提供指导。另外，对深

度学