一种面向软件缺陷知识的实体、关系联合抽取方法
授权
摘要
本发明公开了一种面向软件缺陷知识的实体、关系联合抽取方法,包括以下步骤:首先采集开源缺陷库的文本数据,并对所述文本数据进行预处理,获得缺陷文本数据语料库;然后从缺陷文本数据语料库提取描述缺陷的语句S,对S进行处理并作为后续的输入语句;之后构建基于转移系统的实体、关系联合抽取模型;然后结合建立的基于转移系统的实体、关系联合抽取模型,获取上述输入语句对应的实体集合E以及关系集合R;最后将实体集合E以及关系集合R输出,完成实体、关系的联合抽取。本发明可以将缺陷实体抽取和关系识别这两个子任务紧密联系起来,最终抽取出缺陷文本的关键信息,帮助软件开发者快速、高效的了解缺陷信息以完成缺陷修复。
基本信息
专利标题 :
一种面向软件缺陷知识的实体、关系联合抽取方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN109492113A
申请号 :
CN201811306356.2
公开(公告)日 :
2019-03-19
申请日 :
2018-11-05
授权号 :
CN109492113B
授权日 :
2022-05-13
发明人 :
李斌陈定山周澄孙小兵
申请人 :
扬州大学
申请人地址 :
江苏省扬州市四望亭路180号
代理机构 :
南京理工大学专利中心
代理人 :
马鲁晋
优先权 :
CN201811306356.2
主分类号 :
G06F16/36
IPC分类号 :
G06F16/36
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/36
••语义工具的产生,例如,本体论或词典
法律状态
2022-05-13 :
授权
2019-04-12 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/36
申请日 : 20181105
申请日 : 20181105
2019-03-19 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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