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基于词性和改进Stacking模型的需求依赖关系提取
1
作者
关慧
许航
蔡丽娥
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第11期3345-3351,共7页
为解决需求工程中人工分析需求依赖关系面临的成本和效率问题,提出一种基于词性特征和改进Stacking集成学习模型(P-Stacking)的需求依赖关系提取方法。在词性权重确定过程中,提取出能表征需求句主干语义的主谓宾三元组作为3种词性,使用...
为解决需求工程中人工分析需求依赖关系面临的成本和效率问题,提出一种基于词性特征和改进Stacking集成学习模型(P-Stacking)的需求依赖关系提取方法。在词性权重确定过程中,提取出能表征需求句主干语义的主谓宾三元组作为3种词性,使用粒子群算法迭代计算出各词性权重,以此改进TF-IDF。P-Stacking使用相关性较小算法为基模型选择相异分类器,使用网格搜索算法匹配最优基分类器组合。实验结果表明,在3个数据集的评估测试中,分别引入词性特征和集成学习模型后,需求依赖类型预测准确性有了显著提升。
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关键词
需求依赖
依赖提取
词性特征
粒子群优化
算法
集成学习
相关性较小算法
网格搜索
算法
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题名
基于词性和改进Stacking模型的需求依赖关系提取
1
作者
关慧
许航
蔡丽娥
机构
沈阳化工大学计算机科学与技术学院
沈阳化工大学辽宁省化工过程工业智能化技术重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第11期3345-3351,共7页
基金
辽宁省教育厅2021年度科学研究经费基金项目(LJKZ0434)。
文摘
为解决需求工程中人工分析需求依赖关系面临的成本和效率问题,提出一种基于词性特征和改进Stacking集成学习模型(P-Stacking)的需求依赖关系提取方法。在词性权重确定过程中,提取出能表征需求句主干语义的主谓宾三元组作为3种词性,使用粒子群算法迭代计算出各词性权重,以此改进TF-IDF。P-Stacking使用相关性较小算法为基模型选择相异分类器,使用网格搜索算法匹配最优基分类器组合。实验结果表明,在3个数据集的评估测试中,分别引入词性特征和集成学习模型后,需求依赖类型预测准确性有了显著提升。
关键词
需求依赖
依赖提取
词性特征
粒子群优化
算法
集成学习
相关性较小算法
网格搜索
算法
Keywords
requirement dependency
dependency extraction
part of speech features
particle swarm optimization
ensemble learning
low correlation algorithm
grid search algorithm
分类号
TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于词性和改进Stacking模型的需求依赖关系提取
关慧
许航
蔡丽娥
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
0
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参考文献
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