[发明专利]一种基于文本混乱度的软件问题报告分类方法有效
| 申请号： | 201710484890.1 | 申请日： | 2017-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN107273295B | 公开（公告）日： | 2020-03-20 |
| 发明（设计）人： | 余跃;王怀民;范强;尹刚;王涛;李志星;杨程 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科学技术大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 陆薇薇 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于本文混乱度的软件问题报告分类方法，该方法包括以下步骤：1)对GitHub平台进行数据采集，所采集的数据包括大众提交的问题报告以及该报告的相关信息；2)数据集标注，通过对问题报告的标签进行人工的抽样分析，从中选取出能够表示问题报告类型的标签，从而通过这些标签实现对数据集的标注；3)对数据集进行预处理，包括对文本信息进行预处理，去除不需要的信息，并通过文本信息数字化，将文本信息转化为可以进行计算处理的数字形式；4)模型构建，利用已有的机器学习方法，构建一个两层的自动化问题报告分类器。本发明提出的方法能够提升问题报告分类的自动化水平，降低人工成本，提高大众贡献汇聚效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 文本 混乱 软件 问题 报告 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于文本混乱度的软件问题报告分类方法，其特征在于，该分类方法具体包括以下步骤：步骤1：对GitHub平台进行数据采集，所采集的数据包括大众提交的问题报告以及该报告的相关信息；步骤2：数据集标注，通过对问题报告的标签进行人工的抽样分析，从而实现对数据集的标注；步骤3：对数据集进行预处理，包括对文本信息进行预处理，去除不需要的信息，并通过文本信息数字化，将文本信息转化为可以进行计算处理的数字形式；步骤4：分类模型构建，利用已有的机器学习方法，构建一个两层的自动化问题报告分类器；其中，第一层利用问题报告的文本信息进行构建，并收集文本信息中的混乱度信息；第二层利用第一层的输出结果以及问题报告的结构化信息进行构建，并最终对问题报告进行自动化分类。
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