基于語(yǔ)義知識(shí)的軟件缺陷分析關(guān)鍵技術(shù)研究

定　價(jià)：￥68.00

作　者：	鄭煒，吳瀟雪，李云帆
出版社：	西安交大出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

ISBN：	9787569316865	出版時(shí)間：	2022-12-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	141	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)將命名實(shí)體識(shí)別技術(shù)應(yīng)用到軟件缺陷領(lǐng)域，對(duì)缺陷報(bào)告中的缺陷實(shí)體進(jìn)行命名實(shí)體分類(lèi)，以抽取缺陷報(bào)告中多關(guān)鍵的信息，并將知識(shí)圖譜相關(guān)技術(shù)應(yīng)用到軟件缺陷領(lǐng)域，從而刻畫(huà)實(shí)體之間語(yǔ)義關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)，能夠較為全面的表達(dá)出實(shí)體之間存在的依賴(lài)關(guān)系。本書(shū)引入命名實(shí)體識(shí)別，知識(shí)圖譜等技術(shù)，面向知識(shí)圖譜推理的可解釋性，以期解決缺陷報(bào)告中的諸多問(wèn)題和挑戰(zhàn)。本書(shū)的工作一定程度上解決了缺陷報(bào)告識(shí)別的可解釋性問(wèn)題，缺乏關(guān)鍵詞語(yǔ)義的問(wèn)題，為弱人工智能邁向認(rèn)知智能踏下了積極的一步。

作者簡(jiǎn)介

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圖書(shū)目錄

第l章緒論
1.1 引言
1.2 命名實(shí)體識(shí)別
1.3 知識(shí)圖譜
1.4 缺陷報(bào)告
1.4.1 軟件缺陷定義
1.4.2 軟件缺陷分類(lèi)
1.4.3 軟件缺陷報(bào)告
1.4.4 重復(fù)軟件缺陷報(bào)告
1.4.5 安全缺陷報(bào)告
1.5 外研究現(xiàn)狀
1.5.1 軟件缺陷領(lǐng)域命名實(shí)體識(shí)別研究現(xiàn)狀
1.5.2 知識(shí)圖譜研究現(xiàn)狀
1.5.3 重復(fù)軟件缺陷報(bào)告檢測(cè)方法分類(lèi)研究
1.5.4 安全缺陷報(bào)告預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀
1.6 本文主要內(nèi)容
第2章軟件缺陷領(lǐng)域命名實(shí)體識(shí)別方法
2.1 引言
2.2 軟件缺陷領(lǐng)域命名實(shí)體分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)
2.3 基于隨機(jī)森林上下文的命名實(shí)體識(shí)別方法
2.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.3.2 分類(lèi)器模型算法
2.4 基于多級(jí)別特征融合的命名實(shí)體識(shí)別方法
2.4.1 多級(jí)別詞嵌入層
2.4.2 BiLSTM與Attention層
2.4.3 CRF層
2.4.4 方法參數(shù)介紹
2.4.5 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
2.4.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
2.5 基于BERT-BiLSTM-CRF、模型的軟件缺陷命名實(shí)體識(shí)別方法
2.5.1 BERT模型
2.5.2 BiLSTM模型
2.5.3 CRF模型
2.5.4 BBC-NER軟件缺陷命名實(shí)體識(shí)別方法
2.5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
2.5 本章小結(jié)
第3章 DB-CNN-NER重復(fù)軟件缺陷報(bào)告檢測(cè)方法
3.1 引言
3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.3 基于CNN的重復(fù)軟件缺陷報(bào)告檢測(cè)方法
3.3.1 CNN提取軟件缺陷報(bào)告特征
3.3.2 不同分類(lèi)器模型對(duì)于重復(fù)軟件缺陷報(bào)告檢測(cè)的影響
3.3.3 文本數(shù)據(jù)長(zhǎng)度對(duì)于重復(fù)軟件缺陷報(bào)告檢測(cè)的影響
3.3.4 過(guò)濾器大小對(duì)于重復(fù)軟件缺陷報(bào)告檢測(cè)的影響
3.3.5 元數(shù)據(jù)對(duì)于重復(fù)軟件缺陷報(bào)告檢測(cè)的影響
3.4 DB-CNN-NER方法
3.4.1 DB-CNN-NER模型構(gòu)建
3.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
3.5 本章小結(jié)
第4章基于關(guān)鍵詞語(yǔ)義的安全缺陷報(bào)告識(shí)別方法