专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于缺陷报告噪音剔除和关键词扩充的缺陷定位方法-CN202310919408.8在审
  • 邹卫琴;王昭丹 - 南京航空航天大学
  • 2023-07-25 - 2023-10-27 - G06F11/36
  • 本发明公开了一种基于缺陷报告噪音剔除和关键词扩充的缺陷定位方法,通过提高缺陷报告质量解决现有方法在抽取缺陷报告语义时忽略了文本噪音处理以及语义鸿沟的问题,属于缺陷定位领域。该方法首先通过抽取异常关键词和特征选择的方式,对缺陷报告的堆栈信息和刨除堆栈信息的详细问题描述进行噪音剔除;接着使用去噪后的缺陷报告作为初始查询,分别运行三种主流的基于信息检索的缺陷定位技术,并使用AdaBoost合并预测结果,再从该集成的缺陷文件推荐列表文件中抽取词频大于10%的关键词来扩充缺陷报告文本;最后使用词嵌入模型Word2Vec对缺陷报告和源代码文件抽取语义特征,比较其余弦相似性,生成最终的缺陷文件推荐列表,以完成缺陷定位。
  • 一种基于缺陷报告噪音剔除关键词扩充定位方法
  • [发明专利]一种基于Bert预训练模型微调的缺陷报告优先级检测方法-CN202310315190.5在审
  • 邹卫琴;陈冰婷 - 南京航空航天大学
  • 2023-03-28 - 2023-07-21 - G06F16/951
  • 本发明公开了一种基于Bert预训练模型微调的缺陷报告优先级检测方法,属于缺陷报告管理领域。该方法通过构建该领域专用语料库,微调Bert预训练模型来获取缺陷报告的词嵌入向量,接着以获取的词嵌入向量作为输入,使用卷积神经网络获得特征向量,最后使用支持向量机对缺陷报告的优先级进行自动检测。同时,本发明针对类不平衡问题,提出使用随机下采样的方法对其进行处理。通过在5个常用Eclipse项目上试验发现,本发明所提方法比基准方法准确率可提高8.1%,召回率可提高5.4%,F1值可提高4%。该方法可以更好的获取缺陷报告的语义特征,降低管理大量缺陷报告的成本,在缺陷报告管理领域具有较大的潜在应用价值。
  • 一种基于bert训练模型微调缺陷报告优先级检测方法
  • [发明专利]API指令检测方法、装置-CN202010356444.4有效
  • 张静宣;邹卫琴;陶传奇;黄志球 - 南京航空航天大学
  • 2020-04-29 - 2023-05-02 - G06F8/41
  • 本发明公开了一种API指令检测方法、装置,所述方法包括:对API文档中的语句进行划分,得到API指令语句和普通语句;将API指令语句分别和普通语句组成多个类平衡训练子集;其中类平衡训练子集中API指令语句所占比例至少达到预设的平衡数值;API指令检测模型基于API特征标准,以类平衡训练子集作为训练集进行训练;使用训练完成的API指令检测模型进行API指令检测。采用上述技术方案,可以有效、准确且高效率地从API文档中检测识别API指令。
  • api指令检测方法装置
  • [发明专利]一种基于嵌入技术的函数级缺陷定位方法-CN202011136892.X有效
  • 邹卫琴;李恩铭;房春荣;张静宣 - 南京航空航天大学
  • 2020-10-22 - 2022-03-18 - G06F11/36
  • 本发明公开了一种基于嵌入技术的函数级缺陷定位方法,该方法使用基于抽象语法树的代码嵌入技术表征函数代码功能语义,使用词嵌入技术表征缺陷报告问题语义。最后使用卷积神经网络对函数和缺陷报告的语义特征进行融合并预测与给定缺陷相关的可疑函数。为了解决训练数据有限的问题,本发明提出使用预训练模型对缺陷报告和代码进行特征表示;同时,针对类实例数不平衡的问题,提出使用随机过采样的方法对其进行处理。通过在三个主流Java项目上试验发现,在推荐列表为10时,本发明所提方法的准确率能达到12.5%‑40%,在细粒度缺陷定位领域展示了较大的潜力,在主流Java软件项目上具有较大的潜在应用价值。
  • 一种基于嵌入技术函数缺陷定位方法
  • [发明专利]一种面向多可疑代码文件的缺陷定位方法-CN202011173113.3有效
  • 邹卫琴;张静宣 - 南京航空航天大学
  • 2020-10-28 - 2021-11-30 - G06F11/36
  • 本发明公开了一种面向多可疑代码文件的缺陷定位方法,首先利用三种基于信息检索的主流缺陷定位技术获取一个初始的可疑代码文件列表;随后基于三种特征(包括缺陷报告质量特征、文本相似性特征和缺陷报告者经验特征)构建机器学习模型,从初始的可疑代码文件列表抽取真实的可疑代码文件子集;针对这部分可疑代码文件子集,利用程序分析技术,对代码文件间的三种依赖关系(包括控制流依赖、数据流依赖和共现(同时出现)依赖)进行分析,从而定位到剩余的可疑代码文件。通过该方法,可以帮助软件开发人员在有限的时间内,及时准确地明晰缺陷修复所需处理的各个问题点,提高缺陷修复的效率和完备性,为软件质量的保障提供技术支持。
  • 一种面向可疑代码文件缺陷定位方法
  • [发明专利]代码标识符的归一化方法、装置-CN202010356448.2在审
  • 张静宣;邹卫琴;陶传奇;黄志球 - 南京航空航天大学
  • 2020-04-29 - 2020-09-11 - G06F8/41
  • 本发明公开了一种代码标识符的归一化方法、装置,包括:对代码标识符进行划分,得到组合词和缩写词;分别对组合词和缩写词进行归一化,其中组合词归一化包括:依据组合词中包括的字符,划分得到硬词和软词;采用词句拆分算法对硬词进行拆分,依据历史拆分结果对软词进行拆分;其中缩写词归一化包括:抽取与缩写词相关联的编程代码中的代码标识符,构建缩写词词典;依据所述缩写词词典进行缩写词扩充;对剩余缩写词依据历史扩充结果进行扩充。采用上述技术方案,可以有效、准确且高效率地实现代码标识符的归一化,提高代码标识符归一化结果的理解、表达力效果,帮助软件开发人员快速准确地理解代码标识符的语义功能。
  • 代码标识符归一化方法装置

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