【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于需求跟踪领域,具体涉及基于自适应多任务的问题到提交跟踪链接生成方法。
技术介绍
1、问题(issue)到提交(commit)之间的跟踪链接生成在软件维护任务中十分重要,它有效的帮助了开发人员发现制品之间的依赖性,进行需求变更影响分析等。然而,随着软件系统规模和复杂性的增加,手动恢复和维护跟踪链接费时又费力。近几年,随着自然语言的快速发展,预训练模型(例如roberta,codebert等)因为出色的性能而受到了研究者们的关注。这些模型在大量的通用领域数据集上进行训练,只需要少量的垂直领域数据集即可完成很好的效果。因此,许多研究者们提出了基于预训练模型的跟踪链接生成方法,通过跟踪链接对模型进行预训练后,通过测试集对模型进行测试。然而,由于现有预训练模型的参数量巨大,导致现有的方法存在训练速度慢、资源占用较大的问题。此外,现有的方法通过全连接层将链接生成问题转换为二分类问题,单一的训练任务忽视了模型对相似制品的辨析能力,模型的准确性和鲁棒性还有待提高。
技术实现思路
1、针对以上
...【技术保护点】
1.基于自适应多任务的问题到提交的跟踪链接生成方法,其特征在于,包括如下步骤:
2.如权利要求1所述的基于自适应多任务的问题到提交的跟踪链接生成方法,其特征在于:步骤S1的具体实现方式如下:
3.如权利要求1所述的基于自适应多任务的问题到提交的跟踪链接生成方法,其特征在于:步骤S2的具体实现方式如下:
4.如权利要求1所述的基于自适应多任务的问题到提交的跟踪链接生成方法,其特征在于:步骤S3的具体实现方式如下:
5.如权利要求4所述的基于自适应多任务的问题到提交的跟踪链接生成方法,其特征在于:损失函数的计算公式如下:
...【技术特征摘要】
1.基于自适应多任务的问题到提交的跟踪链接生成方法,其特征在于,包括如下步骤:
2.如权利要求1所述的基于自适应多任务的问题到提交的跟踪链接生成方法,其特征在于:步骤s1的具体实现方式如下:
3.如权利要求1所述的基于自适应多任务的问题到提交的跟踪链接生成方法,其特征在于:步骤s2的具体实现方式如下:
4.如权利要求1所述的基于自适应多任务的问题到提交的跟踪链接生成方法,其特征在于:步骤s3的具体实现方式如下:
5.如权利要求4所述的基于自适应多任务的问题到提交的跟踪链接生成方...
【专利技术属性】
技术研发人员:邓洋,王帮超,罗瑞奇,朱强,冯雪涵,朱诗雨,
申请(专利权)人:武汉纺织大学,
类型:发明
国别省市:
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