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1. WO2019137033 - PROCÉDÉ DE CONSTRUCTION AUTOMATIQUE D'UN GRAPHE DE CONNAISSANCES DE DOMAINE ORIENTÉ SUR LES BOGUES DE LOGICIEL

Numéro de publication WO/2019/137033
Date de publication 18.07.2019
N° de la demande internationale PCT/CN2018/104155
Date du dépôt international 05.09.2018
CIB
G06F 17/30 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
17Équipement ou méthodes de traitement de données ou de calcul numérique, spécialement adaptés à des fonctions spécifiques
30Recherche documentaire; Structures de bases de données à cet effet
CPC
G06F 11/3624
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
11Error detection; Error correction; Monitoring
36Preventing errors by testing or debugging software
362Software debugging
3624by performing operations on the source code, e.g. via a compiler
G06F 16/367
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
30of unstructured textual data
36Creation of semantic tools, e.g. ontology or thesauri
367Ontology
G06F 40/211
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
40Handling natural language data
20Natural language analysis
205Parsing
211Syntactic parsing, e.g. based on context-free grammar [CFG] or unification grammars
G06F 40/253
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
40Handling natural language data
20Natural language analysis
253Grammatical analysis; Style critique
G06F 40/279
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
40Handling natural language data
20Natural language analysis
279Recognition of textual entities
G06F 40/289
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
40Handling natural language data
20Natural language analysis
279Recognition of textual entities
289Phrasal analysis, e.g. finite state techniques or chunking
Déposants
  • 扬州大学 YANGZHOU UNIVERSITY [CN]/[CN]
Inventeurs
  • 李斌 LI, Bin
  • 陈定山 CHEN, Dingshan
  • 孙小兵 SUN, Xiaobing
Mandataires
  • 南京苏科专利代理有限责任公司 NANJING SUKE PATENT AGENT CO.,LTD.
Données relatives à la priorité
201810047681.512.01.2018CN
Langue de publication chinois (ZH)
Langue de dépôt chinois (ZH)
États désignés
Titre
(EN) AUTOMATIC CONSTRUCTION METHOD FOR SOFTWARE BUG ORIENTED DOMAIN KNOWLEDGE GRAPH
(FR) PROCÉDÉ DE CONSTRUCTION AUTOMATIQUE D'UN GRAPHE DE CONNAISSANCES DE DOMAINE ORIENTÉ SUR LES BOGUES DE LOGICIEL
(ZH) 面向软件缺陷的领域知识图谱自动化构建方法
Abrégé
(EN)
Provided is an automatic construction method for a software bug oriented domain knowledge graph. The method comprises: extracting a bug relationship triple and then classifying bug domains, i.e. collecting bug-related information in a bug library and processing bug description information, obtaining, by means of natural language processing, a verb phrase and a noun phrase in a descriptive sentence, and then according to a dependence relationship between words related to bug information, obtaining the bug relationship triple; and extracting the features of the bug domains, using a semi-supervised classifier for training and learning, such that the classifier automatically classifies triples that were not labeled before, and storing all the classified relationship triples in a graphical database, and thus constructing a software bug oriented domain knowledge graph. From the perspective of natural language processing, the bug descriptions are analyzed to help software developers and maintainers more intuitively, quickly and accurately understand bug information and domain knowledge, thus improving the efficiency, realizing a software bug oriented domain knowledge graph, and establishing an association relationship between bugs.
(FR)
L'invention concerne un procédé de construction automatique d'un graphe de connaissances de domaine orienté sur les bogues de logiciel. Le procédé comprend les étapes consistant : à extraire un triplet de relation de bogue puis à classer des domaines de bogue, c'est-à-dire à collecter des informations liées à des bogues dans une bibliothèque de bogues et à traiter des informations de description de bogue, à obtenir, au moyen d'un traitement de langage naturel, un syntagme verbal et un syntagme nominal dans une phrase descriptive, puis à obtenir, selon une relation de dépendance entre des mots liés à des informations de bogue, le triplet de relation de bogue; et à extraire les caractéristiques des domaines de bogue, à l'aide d'un classificateur semi-supervisé en vue d'une formation et d'un apprentissage, de telle sorte que le classificateur classe automatiquement des triplets qui n'ont pas été précédemment étiquetés, et à stocker tous les triplets de relation classés dans une base de données graphique, et à construire ainsi un graphe de connaissances de domaine orienté sur les bogues de logiciel. Le traitement de langage naturel permet d'analyser les descriptions de bogue de manière à aider les développeurs et les mainteneurs de logiciels à comprendre de manière plus intuitive, plus rapide et plus précise des informations de bogue et des connaissances de domaine, ce qui permet d'améliorer l'efficacité, de réaliser un graphe de connaissances de domaine orienté sur les bogues de logiciel, et d'établir une relation d'association entre des bogues.
(ZH)
一种面向软件缺陷的领域知识图谱自动化构建方法。其包括:对bug缺陷关系三元组的抽取,再对bug缺陷领域的分类,即将bug缺陷库中bug相关信息进行收集并处理bug描述信息,通过自然语言处理得到描述句子中动词短语和名词短语,再根据bug信息相关的词与词之间依存关系,得出bug关系三元组,提取bug缺陷领域特征,采用半监督分类器进行训练、学习,使得分类器自动分类之前未被标记的三元组,将所有分类过的关系三元组存放在图形数据库中,构造出面向软件缺陷的领域知识图谱。从自然语言处理角度,分析bug缺陷描述,帮助软件开发者和维护者更直观、快速、准确理解bug缺陷信息及其领域知识,提高效率,实现软件缺陷领域知识图谱,建立bug之间的关联关系。
Également publié en tant que
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