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SOFTWARE COMPONENT DEFECT PREDICTION USING CLASSIFICATION MODELS THAT GENERATE HIERARCHICAL COMPONENT CLASSIFICATIONS

机译:使用产生分层组件分类的分类模型的软件组件缺陷预测

摘要

Systems and methods for facilitating updates to software programs via machine-learning techniques are disclosed. In an example, an application generates a feature vector from a textual description of a software defect by applying a topic model to the textual description. The application uses the feature vector and one or more machine-learning models configured to predict classifications and sub-classifications of the textual description. The application integrates the classifications and the sub-classifications into a final classification of the textual description that indicates a software component responsible for causing the software defect. The final classification is usable for correcting the software defect.
机译:公开了用于通过机器学习技术促进对软件程序的更新的系统和方法。在一个示例中,应用程序通过将主题模型应用于文本描述,从软件缺陷的文本描述生成特征向量。该应用程序使用特征向量和一个或多个机器学习模型,这些模型配置为预测文本描述的分类和子分类。该应用程序将分类和子分类集成到文本描述的最终分类中,该文本描述指示负责引起软件缺陷的软件组件。最终分类可用于纠正软件缺陷。

著录项

  • 公开/公告号US2020241861A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-07-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 ADOBE INC.;

    申请/专利号US201916259454

  • 发明设计人 WEI ZHANG;CHRISTOPHER CHALLIS;

    申请日2019-01-28

  • 分类号G06F8/65;G06F8/70;G06F17/27;G06F17/28;G06K9/62;G06N20;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:22:01

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