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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111078844B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN201811211909.6
申请日：2018-10-18
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/30
Abstract: 一种软件众包的任务型对话系统及方法，包括：意图提取模块、槽填充模块、对话管理模块，任务执行模块和答案生成模块，其中：意图提取模块从用户的自然语言对话中提取出用户意图，槽填充模块根据用户意图填充关键槽位信息，对话管理模块管理多轮对话的上下文关系以及维护空缺的槽位信息，任务执行模块根据完整的槽位信息调用软件众包平台提供的API来执行具体任务，答案生成模块通过模板生成最终的答案或者发起新一轮的提问，要求用户对确实的槽位信息进行补充回答。本发明通过知识图谱利用软件工程领域的知识来更准确地提取用户的意图，从而帮助用户更高效地寻找到目标结果，提高对话系统回答的准确度。
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公开(公告)号：CN106875014B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201710120880.X
申请日：2017-03-02
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于半监督学习的软件工程知识库的自动化构建实现方法，解决软件工程领域知识库现阶段较为匮乏、概念数目难以达到大规模程度、概念间的关系较为稀疏、同时需要投入大量人工精力的问题，本发明通过：一、根据标签传播，采用维基百科和StackOverflow数据源扩充软件工程领域的概念集合；二、构建对软件工程领域概念进行上下位关系抽取的机器学习特征；三、分别采用模版匹配和规则匹配的方法自动化标注关系抽取的正例和反例训练数据；四、根据迭代的半监督的学习方法进行概念间关系的抽取工作，并结合评估规则优化每次迭代的抽取结果；五、采用RDF语言对知识库进行标准化构建得以实现。
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公开(公告)号：CN112346711A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201910723480.7
申请日：2019-08-07
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种用于语义识别的编程规范知识图谱的构建系统及方法，包括：信息抽取模块、关系发现模块、层次构建模块，其中：信息抽取模块从编程规范数据中抽取实体、属性及关系，关系发现模块从以抽取的实体中，进一步发掘知识图谱中编程规范实体之间的关系，层次构建模块对编程规范建立类型层次结构。本发明利用知识图谱的优势来解决程序员查找编程规范时遇到的问题，有效的整合了不同文档中的编程规范，具有良好的拓展性，同时构建了编程规范的层次结构，有利于程序员理解各个文档中的编程规范之间的关系。
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公开(公告)号：CN111191108A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201811254110.5
申请日：2018-10-26
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/9535 , G06F40/289
Abstract: 一种基于增强学习的软件众包项目推荐方法及系统，首先收集软件众包平台上的项目数据和开发者数据并为开发者和项目分别建模，得到开发者模型和项目模型；之后分别计算探索策略与利用策略方面的评分并最终相加得到总评分从而确定推荐项目，并在收到开发者对推荐项目的反馈时分别对开发者模型、项目模型以及聚类依次进行更新以提高推荐准确度。本发明利用增强学习在推荐过程中逐步学习用户偏好并更新项目和开发者模型，有效解决软件众包平台中推荐系统的开发者冷启动问题，显著提高项目推荐的准确度。
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公开(公告)号：CN110020121A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201710959395.1
申请日：2017-10-16
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q10/10
Abstract: 一种基于迁移学习的软件众包项目推荐方法及系统，首先收集需要推荐的软件众包平台的数据作为目标域数据，其它软件众包平台的数据作为源域数据，同时收集软件众包平台上的项目数据和开发人员数据；然后分别建立开发人员及项目的特征向量为开发人员和项目分别建模，以该特征向量分别构成特征数据集；再基于目标域特征空间和源域特征空间之间的相对关系，以特征映射建立新的映射特征空间，将源域和目标域的特征向量映射到新的特征空间中，实现目标域和源域的特征对齐；最后使用映射特征空间中的开发人员特征向量和项目特征向量，分别计算目标域和源域的开发人员和项目的相似度，应用实例迁移分类算法训练推荐系统模型，并应用推荐系统模型推荐项目。
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