一种代码评审意见的有效性的自动化判断方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种用于代码评审过程中的评审意见有效性判断方法，该方法包括以下几个关键步骤：系统采集用于评审意见质量分析的相关数据；系统对评审意见的有效性进行深入分析；基于所得分析结果构建一个评审意见有效性预测模型；利用该预测模型对评审意见的有效性进行预测。通过本发明专利技术实例提出的技术方案，能够对特定评审意见对未来代码修改的潜在有效性进行量化分析，进而评估该评审意见的实际价值。此外，本发明专利技术实例通过对评审意见有效性分析的建模，能够在具体的应用场景中，根据提供的代码片段或代码差异(diff)预测特定评审意见对未来代码修改的有效性，为代码评审过程中的人工评审或人工智能自动评审提供科学依据和参考。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种应用于代码评审的评审意见有效性判断方法、装置、设备及介质,属于软件工程代码评审，

技术介绍

1、代码评审过程在现代软件开发流程中扮演着至关重要的角色，其核心价值在于通过确保代码的高质量来促进开发者的技术进步及团队间的协作。作为软件工程领域内公认的“最佳实践”之一，代码评审的应用范围广泛，既包括开源软件项目，也涵盖企业级的项目开发。此过程不仅有助于开发者提升编程技能，而且能够加强团队成员之间的协作与质量意识。尽管代码评审的重要性得到了广泛认可，但其评审意见的质量评估却面临着客观标准缺乏的挑战。在传统的人工代码评审过程中，由于评审者提供的评审意见参差不齐，评价其对项目的贡献成为一项挑战。

2、随着人工智能技术的快速进步，其在软件工程流程中的应用日益增多，包括利用人工智能技术训练智能代码评审模型。这一趋势不仅在学术界得到了广泛认同，也受到了工业界的高度关注。然而，培养高效的智能评审模型依赖于大量的历史评审数据，而评审意见的质量直接决定了模型的性能。因此，开发一种能够有效筛选出高质量评审意见的方法显得尤为关键，旨在提高自动化代码评审模本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种代码评审意见的有效性的自动化判断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤101：收集用于评审意见质量分析的相关数据，

2.根据权利要求1所述的代码评审意见的有效性的自动化判断方法，其特征在于，步骤101：收集用于评审意见质量分析的相关数据，具体如下：

3.根据权利要求1所述的代码评审意见的有效性的自动化判断方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的代码评审意见的有效性的自动化判断方法，其特征在于，步骤102中，

5.根据权利要求3所述的代码评审意见的有效性的自动化判断方法，其特征在于，

6.根据权利要求3所述的代码...

【技术特征摘要】

1.一种代码评审意见的有效性的自动化判断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤101：收集用于评审意见质量分析的相关数据，

2.根据权利要求1所述的代码评审意见的有效性的自动化判断方法，其特征在于，步骤101：收集用于评审意见质量分析的相关数据，具体如下：

3.根据权利要求1所述的代码评审意见的有效性的自动化判断方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的代码评审意见的有效性的自动化判断方法，其特征在于，步骤102中，

5.根据权利要求3所述的代码评审意见的有效性的自动化判断方法，其特征在于，

6.根据权利要求3所述的代码评审意见的有效性的自动化判断方法，其特征在于，步骤103：基于分析结果构建评审意见有效性预测模型，具体如下：

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【专利技术属性】
技术研发人员：荣国平，于永达，张贺，邵栋，周鑫，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：