[发明专利]一种基于卷积神经网络的程序编译错误信息特征提取方法有效
| 申请号： | 202011043236.5 | 申请日： | 2020-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN112149405B | 公开（公告）日： | 2023-10-10 |
| 发明（设计）人： | 谷林;何烨辛 | 申请（专利权）人： | 西安工程大学 |
| 主分类号： | G06F40/216 | 分类号： | G06F40/216;G06F40/242;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 涂秀清 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的程序编译错误信息特征提取方法，具体按照如下步骤进行；步骤1：构建Word2Vec的词向量提取模型；向输入层输入编译错误信息文本数据集，进行取词，构造编译错误信息词典并统计词频；在输出层构造树形结构，生成中间向量和词向量；训练中间向量和词向量；步骤2：构建卷积神经网络编译错误信息的表示模型；将训练后的中间向量和词向量输入到卷积神经网络输入层；进行局部的文本特征的提取；步骤3；进行进一步进行提取；在池化结束后设置全连接层，得到编译错误信息文本特征向量。本发明在编译错误信息数据中处理的数据量更大，维度更高，效果更有效。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 程序 编译 错误信息 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
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