[发明专利]一种基于深度语义理解的软件开发问答信息自动获取方法有效
| 申请号： | 201910620493.1 | 申请日： | 2019-07-10 |
| 公开（公告）号： | CN110390050B | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 孙海龙;王旭;张振羽;刘旭东 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/951 |
| 代理公司： | 北京中创阳光知识产权代理有限责任公司 11003 | 代理人： | 尹振启 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度语义理解的软件开发问答信息自动获取方法，包括以下步骤：步骤1，使用文本搜索引擎从多个开发者问答论坛网站基于帖子的七个特征搜索n条和该问题相关的帖子；步骤2，对于问题Q以及n条与之相关的帖子，构造n条“Q，帖子”的数据对，输入一个有用性推理网络KnowNet进行推理预测，此网络输出每个帖子的有用性等级和指示该等级的概率值；步骤3，基于有用性推理网络KnowNet的推理结果，对相同有用性等级内每条帖子按照概率值进行排序，然后将各个等级由高到低排列在一起，最后选择有用性最高的K条帖子返回给提问者。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 语义 理解 软件 开发 问答 信息 自动 获取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度语义理解的软件开发问答信息自动获取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，使用文本搜索引擎从多个开发者问答论坛网站基于帖子的特征搜索n条和该问题相关的帖子；步骤2，对于问题Q以及n条与之相关的帖子，构造n条<Q，帖子>的数据对，输入有用性推理网络KnowNet进行推理预测，输出每个帖子的有用性等级和指示该等级的概率值；步骤3，基于有用性推理网络KnowNet的推理结果，对相同有用性等级内每条帖子按照概率值进行排序，然后将各个等级由高到低排列在一起，选择有用性最高的K条帖子返回给提问者。
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