資料介紹
針對目前在分布異構(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)知識的問題,將語義網(wǎng)引入軟件工程領域,對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行細粒度語義關聯(lián),提出本體構(gòu)建、關聯(lián)抽取和發(fā)現(xiàn)的方法,實現(xiàn)基于本體的軟件工程關聯(lián)數(shù)據(jù)的自動構(gòu)建。該方法對軟件工程本體進行概念抽取、合并、實例消解和屬性消歧,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聯(lián)數(shù)據(jù);并采用同義詞、動賓短語和結(jié)構(gòu)關系三個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)潛在的關聯(lián)數(shù)據(jù)。實驗結(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)潛在的關聯(lián)數(shù)據(jù)將其擴充到軟件工程本體中;與Baseline、Phraing和o-csⅡ三種方法相比,關聯(lián)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的召回率、精準率和F值都有顯著提高。
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