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BotChecker:一种基于Transformer的GitHub Bot检测模型
1
作者
张锦
吴星瑾
+1 位作者
张洋
许舜宇
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第7期1226-1236,共11页
在开源软件中,准确识别软件开发辅助机器人(Bot)和人类贡献者对于理解和评估贡献活动至关重要。针对深度学习模型在自然语言处理和软件工程相关领域中的优异表现,提出了一种基于Transformer架构的Bot自动检测模型BotChecker。通过在Tran...
在开源软件中,准确识别软件开发辅助机器人(Bot)和人类贡献者对于理解和评估贡献活动至关重要。针对深度学习模型在自然语言处理和软件工程相关领域中的优异表现,提出了一种基于Transformer架构的Bot自动检测模型BotChecker。通过在Transformer中引入增强的全连接层和专用的二分类器结构,该模型能有效学习Bot和人类账户的评论文本数据,进而对Bot进行检测。实验验证了BotChecker在Bot检测任务中的有效性,准确率、召回率和F 1值分别达到0.941,0.894和0.938。此外,还分析了模型超参数、零样本学习对于BotChecker性能的影响。所提出的模型可为开源社区Bot账户识别提供技术支撑,并为后续研究提供方法基准。
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关键词
开源平台
Bot检测技术
实证分析
文本处理
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题名
BotChecker:一种基于Transformer的GitHub Bot检测模型
1
作者
张锦
吴星瑾
张洋
许舜宇
机构
湖南师范大学信息科学与工程学院
国防科技大学计算机学院
长沙理工大学计算机与通信学院
出处
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第7期1226-1236,共11页
基金
国家自然科学基金(62141209,61972055)
湖南省自然科学基金(2021JJ30456,2021JJ30734)
国防科技重点实验室基金(2021-KJWPDL-06,2021-KJWPDL-17)。
文摘
在开源软件中,准确识别软件开发辅助机器人(Bot)和人类贡献者对于理解和评估贡献活动至关重要。针对深度学习模型在自然语言处理和软件工程相关领域中的优异表现,提出了一种基于Transformer架构的Bot自动检测模型BotChecker。通过在Transformer中引入增强的全连接层和专用的二分类器结构,该模型能有效学习Bot和人类账户的评论文本数据,进而对Bot进行检测。实验验证了BotChecker在Bot检测任务中的有效性,准确率、召回率和F 1值分别达到0.941,0.894和0.938。此外,还分析了模型超参数、零样本学习对于BotChecker性能的影响。所提出的模型可为开源社区Bot账户识别提供技术支撑,并为后续研究提供方法基准。
关键词
开源平台
Bot检测技术
实证分析
文本处理
Keywords
open-source platform
Bot detection technique
empirical analysis
text processing
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
BotChecker:一种基于Transformer的GitHub Bot检测模型
张锦
吴星瑾
张洋
许舜宇
《计算机工程与科学》
北大核心
2025
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