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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于TextCNN的软件自承认技术债务识别方法。该方法基于TextCNN网络来识别自承认的技术债务。此外，使用交叉熵损失函数评估训练集结果，使用word2vec处理数据得到词向量。通过本发明可以自动识别软件中的自承认技术债务，降低软件维护成本，对软件维护具有重要意义。
主权项：1.一种基于TextCNN的软件自承认技术债务识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，获取目标软件系统中的所有代码注释，构成代码注释集合S，并标注技术债务情况；步骤二，对步骤一中获取的代码注释进行预处理；步骤三，以步骤二中预处理以后的代码注释生成词向量；步骤四，构建TextCNN网络，并进行网络设置，其中设置网络的初始参数集合θ为随机设置，网络的softmax层用于生成是否为技术债务的预测概率步骤五，将步骤三中得到的词向量输入步骤四中设置的TextCNN网络进行训练；步骤六，重复步骤五至达到最大训练次数后，获得最终的网络参数集合θ和TextCNN网络；步骤七，输入需要识别的代码注释文本C，进行预处理和词向量提取后输入步骤六训练完成的TextCNN网络，进行概率预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于TextCNN的软件自承认技术债务识别方法
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