一种基于迁移学习的缺陷报告跨项目分类方法

摘要

本发明公开了一种基于迁移学习的缺陷报告跨项目分类方法，包括以下步骤：(1)、选择数据，确定源数据和目标数据，并对数据进行预处理；(2)、通过训练缺陷报告语义模型，计算步骤(1)中每个缺陷报告的向量表示；(3)、将步骤(2)中的源数据和目标数据划分为训练数据和测试数据，通过迁移学习调整训练数据的权重，使分类结果误差最小；(4)、使用步骤(3)中迁移得到的数据训练分类器，通过机器学习分类器对目标数据进行跨项目分类。本发明通过将迁移学习引入到缺陷报告的跨项目分类中，提高了缺陷报告跨项目分类的准确率，训练缺陷报告语义模型，将语义信息引入到缺陷报告的自动分类中，提高了对缺陷报告进行自动分类的准确率。