[发明专利]混合多个深度学习模型以促进阻塞Bug预测的方法在审
| 申请号： | 202210849549.2 | 申请日： | 2022-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN115185731A | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 鞠小林;陈志华;沈逸恒;钱洁;陈翔 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06F11/07 | 分类号： | G06F11/07;G06F8/75;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/10 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 张俊俊 |
| 地址： | 226019 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种混合多个深度学习模型以促进阻塞Bug预测的方法，属于计算机应用技术领域，解决了自动化预测多对Bug之间存在阻塞关系的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：(1)从Bug报告中提取“Summary”和“Description”两个字段构成数据集；(2)将自然语言文本进行词干恢复；(3)将这两个字段进行编码转换为词向量形式；(4)构建预测模型；(5)将两个分类器给出的值的加权和相加，得到最终的预测模型。本发明的有益效果为：本发明构建两个深度学习模型，并通过集成学习的方法Boosting将其结合起来，从而得到一个更全面、更稳健的预测模型，实现对阻塞Bug更好的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 混合 深度 学习 模型 促进 阻塞 bug 预测 方法 | ||
【主权项】：
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