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公开(公告)号：CN117055856A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310937755.3
申请日：2023-07-28
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F8/30 , G06F18/243 , G06F18/214 , G06N5/01 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于早期特征预测拉取请求决策结果的方法。该方法从开发者特征、拉取请求实体特征、项目特征中获取特定的早期手工特征，并基于深度学习方法从拉取请求的描述和代码变更中获取其深度语义特征。基于已有的关于拉取请求特征研究成果，结合使用深度学习技术，该方法将拉取请求中较为重要的描述信息和代码变更信息通过预训练模型表征为多维空间向量，并在拉取请求结果预测中展现重要作用。本发明可以在拉取请求创建早期对其决策结果进行预测，有利于减少项目集成者维护开源项目的负担，也能尽快给拉取请求的创建者提供反馈。
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