基于BERT的提示學習實現(xiàn)軟件需求精確分類
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>644 K
標簽： 軟件需求 精確分類 雙向編碼器
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文檔介紹： 軟件需求是用戶對軟件效用的直接回饋, 實現(xiàn)對軟件需求工程精確分類可大幅降低維護成本并顯著加快軟件開發(fā)維護的流程,。使用傳統(tǒng)的基于機器學習分類方法(如邏輯回歸,、支持向量機以及K近鄰算法)，或簡單地應(yīng)用BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)模型都不能很好地利用軟件需求PROMISE數(shù)據(jù)集樣本,，最終表現(xiàn)為通用性差或分類效率低,。為了增強BERT模型對自然語言文本的語義理解能力，應(yīng)用提示學習的思想,，將K分類選擇問題轉(zhuǎn)化為二分判斷問題。實驗結(jié)果表明,，無需對不均衡的數(shù)據(jù)集執(zhí)行樣本均衡策略,，模型分類性能便遠優(yōu)于上述兩種分類工作，獲得最佳的預(yù)測結(jié)果,。
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