[发明专利]基于Spacy词向量的两阶段判别缺陷报告严重程度预测方法有效
| 申请号： | 202011265113.6 | 申请日： | 2020-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN112306731B | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 陈翔;贾焱鑫;林浩;杨光;葛骅;田丹;牛义仁;陈雪娇;唐泽黾 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06F11/07 | 分类号： | G06F11/07;G06F40/279;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 王毅 |
| 地址： | 226019 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供了基于Spacy词向量的两阶段判别缺陷报告严重程度预测方法，首先从项目所在的缺陷跟踪系统中搜集历史缺陷报告，并抽取描述信息summary属性和严重程度severity属性对应内容得到缺陷报告训练数据集，然后进行预处理及生成对应向量，最后执行两阶段判别过程构建严重程度预测模型。本发明的有益效果为：本发明在两阶段判别过程采用朴素贝叶斯算法，该算法易实现、效果好，可保证预测模型的准确率；该发明的严重程度预测模型对相同的数据进行两次运用，一方面实现对同一批数据的二次利用，有利于提升模型的表现；另一方面实现两阶段判别可在大类分类正确的情况下减轻多分类朴素贝叶斯预测模型的压力，进一步提高预测模型的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 spacy 向量 阶段 判别 缺陷 报告 严重 程度 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南通大学，未经南通大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202011265113.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种四氯化钛精制除钒的方法
- 下一篇：一种用于细胞培养实验的培养皿固定架
