[发明专利]一种基于缺陷报告摘要中词性信息的严重程度预测方法有效
| 申请号： | 202110341218.3 | 申请日： | 2021-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN113011179B | 公开（公告）日： | 2023-10-20 |
| 发明（设计）人： | 田丹;陈雪娇;林浩;陈翔;贾焱鑫;葛骅 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06F40/284 | 分类号： | G06F40/284;G06F40/237;G06F18/27;G06F18/241;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 朱小兵 |
| 地址： | 226019 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于缺陷报告摘要中词性信息的严重程度预测方法，通过使用较少数据量实现相近或更优的预测性能，并进一步地利用软件缺陷报告跟踪系统平台上存放的大型项目所含缺陷报告，进行快速且高准确性的软件缺陷报告严重程度的预测。本发明的有益效果为：本发明预测方法首先对缺陷报告中的摘要属性进行文本预处理，得到词根形式的分词；基于大规模文本语料库使用卷积神经网络模型训练，获得包含所属各分词词性和单词间相似度邻接矩阵的Spacy模型，进一步对分词进行筛选，随机抽取并生成相似数据扩充数据集，最终实现对缺陷报告严重程度的预测，相比于其他预测方法使用较少数据实现了更优性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 缺陷 报告 摘要 词性 信息 严重 程度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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