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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习识别自我承认技术债务方法，包括：构建文本的图形结构，基于图形的单词交互，将词嵌入向量作为门控图神经网络中图的节点特征的隐藏状态，将节点接收到的信息通过更新门确定有多少前一时刻和当前时刻的信息需要传递到下一时刻，节点接收到的信息通过重置门确定有多少前一时刻和当前的时刻的信息需要被舍弃，最终将获得重置门输出的信息和更新门输出的信息、以及自身节点的信息三者进行合并；使用Focalloss函数使损失值最小化，获得准确的预测结果；使用神经网络模型对预测结果进行预测，得到精确度、召回率以及精确度和召回率的调和平均值F1。
主权项：1.一种基于深度学习识别自我承认技术债务方法，其特征在于包括：构建文本的图形结构：读取技术债务文本信息并对其进行预处理，预处理包括标记化和删除停用词将剩余的文本转化为模型学习的词嵌入向量，使用Word2vec模型通过上下文本之间的关系来获得词嵌入向量，将文本的单词作为图的单词节点，通过滑动窗口来捕获窗口中出现的单词之间的联系作为图的边从而将技术债务文本转化为图结构的技术债务；基于图形的单词交互：将词嵌入向量作为门控图神经网络中图的节点特征的隐藏状态，当节点初始状态的维数小于D维时，其余位置添加0作为补充，图表示中的不同节点通过边进行传输和接收信息，将节点接收到的信息通过更新门确定有多少前一时刻和当前时刻的信息需要传递到下一时刻，节点接收到的信息通过重置门确定有多少前一时刻和当前的时刻的信息需要被舍弃，最终将获得重置门输出的信息和更新门输出的信息、以及自身节点的信息三者进行合并，再通过Sigmoid激活函数输出节点激活值，作为最终时刻的节点状态，在节点特征被充分更新后，节点向量合并成图表示向量；使用Focalloss函数使损失值最小化，获得准确的预测结果；使用神经网络模型对预测结果进行预测，得到精确度、召回率以及精确度和召回率的调和平均值F1。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种基于深度学习识别自我承认技术债务方法
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