[发明专利]一种基于描述关键词抽取的缺陷报告严重程度预测方法在审
| 申请号： | 202110412776.4 | 申请日： | 2021-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN113011180A | 公开（公告）日： | 2021-06-22 |
| 发明（设计）人： | 陈翔;贾焱鑫;成昌姝 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06F40/284 | 分类号： | G06F40/284;G06F40/126;G06F16/35 |
| 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描述关键词抽取的缺陷报告严重程度预测方法，选择相应软件项目在缺陷跟踪系统中的缺陷摘要、缺陷描述与严重程度；对缺陷摘要进行分词、去停用词、词形还原处理；对缺陷描述进行字符串替换、关键词抽取、分词、去停用词、词形还原处理；基于严重程度对缺陷摘要与缺陷描述分别进行词向量模型的训练与构建，从而获取相对应的向量；基于向量采用逻辑回归分类方法获取缺陷报告严重程度预测模型；采用该模型预测软件项目中缺陷报告的严重程度。本发明的有益效果为：本发明采用从缺陷描述中提取的关键词对缺陷摘要进行补充，能实现更好的模型预测性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 描述 关键词 抽取 缺陷 报告 严重 程度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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