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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明提供了一种基于数理统计的自承认技术债检测方法，包括：获取源代码注释数据集，用于预训练深度学习语言分类模型，源代码注释数据集包括源代码注释和源代码注释的技术债标签；模型包括关键词匹配模型和利用源代码注释数据集完成预训练的深度学习语言分类模型；根据源代码注释中的关键词数理统计结果，以及检测环境的约束条件选择模型中的一个执行自承认技术债的检测；将新的待检测注释数据输入到S2选择的模型中执行自承认技术债的检测，输出的结果为新的待检测注释数据是否为自承认技术债的结果。本发明根据不同检测环境和待检测数据集特点，选择合适的模型，综合发挥不同类别检测模型的优势，达到了更好的检测效果。
主权项：1.一种基于数理统计的自承认技术债检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：数据集的获取：获取源代码注释数据集，用于预训练深度学习语言分类模型，所述源代码注释数据集包括源代码注释和源代码注释的技术债标签；S2：模型的选择：模型包括关键词匹配模型和利用源代码注释数据集完成预训练的深度学习语言分类模型；根据源代码注释中的关键词数理统计结果，以及检测环境的约束条件选择所述模型中的一个执行自承认技术债的检测；S3：自承认技术债的检测：将新的待检测注释数据输入到S2选择的模型中执行自承认技术债的检测，输出的结果为所述新的待检测注释数据是否为自承认技术债的结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种基于数理统计的自承认技术债检测方法
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