基于自然语言处理的通用信息模型自动调试

• 作者: 项炜
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 通用信息模型 自然语言处理 最大熵模型 调试 文档处理
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机软件技术
• 页码范围: 1446-1449
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 5159字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.01446

摘要

通用信息模型(CIM)是工业界的一种公开标准,并已实现于很多产品中,大量的bug被发现和修复.为了减少了人工查找错误根源所需的时间和精力,提出一种基于自然语言处理的方法对CIM的bug进行自动调试.首先使用最大熵模型对已解决bug的文档描述进行分词,然后基于构建的词典使用simHash找出那些重复性很大的已修复的bug,最后使用文档处理的方法分析客户提供的trace找出问题所在和解决方法.实验结果取得了87.5％准确率,表明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	项炜	乐山师范学院计算机科学学院	11	56	4.0	7.0