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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明公开了一种基于大小模型融合的自我承认技术债检测方法与装置，涉及软件工程技术领域，包括以下步骤：基于思维链的少样本学习提示模板，为数据集的代码注释构建用于技术债检测的有效提示；将所述有效提示输入至ChatGPT，生成分析过程与第一预测结果；通过预训练的词向量模型，为所述数据集的代码注释生成对应的向量表示；将数据集代码注释的向量表示的分别输入到CNN、LSTM、Transformer模型中进行训练，并得到三个模型在数据集上的预测结果；根据所述三个模型的预测结果得到全数投票结果，根据所述全数投票结果与第一预测结果，确定最终预测结果。本发明提供的方法可以更高效和准确的检测自我承认的技术债务。
主权项：1.一种基于大小模型融合的自我承认技术债检测方法，其特征在于，所述自我承认技术债检测方法包括：基于思维链的少样本学习提示模板，为数据集的代码注释构建用于技术债检测的有效提示；将所述有效提示输入至ChatGPT，生成分析过程与第一预测结果；通过预训练的词向量模型，为所述数据集的代码注释生成对应的向量表示；将数据集代码注释的向量表示的分别输入到CNN、LSTM、Transformer模型中进行训练，并得到三个模型的预测结果；根据所述三个模型的预测结果得到全数投票结果，根据所述全数投票结果与第一预测结果，确定最终预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 一种基于大小模型融合的自我承认技术债检测方法与装置
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