資料介紹
針對(duì)目前在分布異構(gòu)的大規(guī)模軟件開發(fā)中難以高效地知曉信息和發(fā)現(xiàn)知識(shí)的問題,將語義網(wǎng)引入軟件工程領(lǐng)域,對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)粒度語義關(guān)聯(lián),提出本體構(gòu)建、關(guān)聯(lián)抽取和發(fā)現(xiàn)的方法,實(shí)現(xiàn)基于本體的軟件工程關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的自動(dòng)構(gòu)建。該方法對(duì)軟件工程本體進(jìn)行概念抽取、合并、實(shí)例消解和屬性消歧,從軟件倉庫結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集中抽取出完整無冗余的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù);并采用同義詞、動(dòng)賓短語和結(jié)構(gòu)關(guān)系三個(gè)特征利用自然語言處理( NLP)技術(shù)和信息檢索(IR)技術(shù)從軟件倉庫中發(fā)現(xiàn)潛在的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的方法能從分布式軟件工程數(shù)據(jù)集中自動(dòng)構(gòu)建和融合生成軟件工程本體,并有效地發(fā)現(xiàn)潛在的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)將其擴(kuò)充到軟件工程本體中;與Baseline、Phraing和o-csⅡ三種方法相比,關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的召回率、精準(zhǔn)率和F值都有顯著提高。
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