随着软件开发技术的迅速发展,软件功能点的命名实体识别成为软件开发的基础问题。然而,软件开发中的命名实体识别面临着结构复杂、上下文依赖强等问题,显著影响了实体识别的准确性和效率。针对以上问题,本研究设计了一种基于命名实体识...随着软件开发技术的迅速发展,软件功能点的命名实体识别成为软件开发的基础问题。然而,软件开发中的命名实体识别面临着结构复杂、上下文依赖强等问题,显著影响了实体识别的准确性和效率。针对以上问题,本研究设计了一种基于命名实体识别技术的软件功能实体识别(Software Function Entity Recognition,SFER)模型。该模型在W2NER模型的基础上进行了优化与创新,通过引入对抗训练和旋转位置编码模块,极大地增强其在软件工程领域的应用能力,使之能够更加精准地识别和解析软件功能点。结合所构建的功能需求数据集对SFER模型进行训练和验证,确保其能够精确地识别和分类同一领域中新需求的软件功能点类型。实验结果表明,与现有的模型相比,SFER模型的功能点识别精确率和F1值显著提高。展开更多
文摘随着软件开发技术的迅速发展,软件功能点的命名实体识别成为软件开发的基础问题。然而,软件开发中的命名实体识别面临着结构复杂、上下文依赖强等问题,显著影响了实体识别的准确性和效率。针对以上问题,本研究设计了一种基于命名实体识别技术的软件功能实体识别(Software Function Entity Recognition,SFER)模型。该模型在W2NER模型的基础上进行了优化与创新,通过引入对抗训练和旋转位置编码模块,极大地增强其在软件工程领域的应用能力,使之能够更加精准地识别和解析软件功能点。结合所构建的功能需求数据集对SFER模型进行训练和验证,确保其能够精确地识别和分类同一领域中新需求的软件功能点类型。实验结果表明,与现有的模型相比,SFER模型的功能点识别精确率和F1值显著提高。
