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一种基于软件开发问题的技术债务识别方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于软件开发问题的技术债务识别方法及装置,其中的方法包括如下步骤:1.获取软件开发问题跟踪系统中的开发问题集合,2.对开发问题文本进行预处理,3.基于深度学习的技术债务识别模型,包括嵌入层、长短时记忆网络层和全连接层,4.训练模型,5.模型的应用。本发明创新地关注软件开发问题跟踪系统中的开发问题是否包含技术债务,有利于软件工程师更好的关注和管理软件中的技术债务,并且使用基于LSTM的深度学习模型识别软件开发问题跟踪系统中每个开发问题是否包含技术债务,比传统检测方法的准确率更高。

著录项

  • 公开/公告号CN115329071A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-11-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华中师范大学;

    申请/专利号CN202210843177.2

  • 发明设计人 彭依琳;李增扬;

    申请日2022-07-18

  • 分类号G06F16/35;G06F40/284;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q10/10;

  • 代理机构武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人罗飞

  • 地址 430079 湖北省武汉市洪山区珞瑜路152号

  • 入库时间 2023-06-19 17:33:50

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-11-11

    公开

    发明专利申请公布

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