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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本发明提供了一种基于StackOverflow网站获取WebAPI知识的系统和方法，从StackOverflow网站公开的数据转储中下载数据文件，筛选最相关数据标识为正样本，其余数据标识为无标记样本，利用半监督学习从无标记样本中筛选出正样本；将问题分为不同类别，对问题主体进行分句切分，使用深度学习模型对切分后的句子进行分类，根据分类结果，统计每个问题在不同类别上的句子数量，形成训练集进行训练预测模型，通过预测模型预测问题类别，得到每个问题的所属类别；针对每个问题的所属类别和每个问题的发布时间，采用时间序列分析预测对WebAPI的性能进行衡量预测，形成关于WebAPI见解。
主权项：1.一种基于StackOverflow网站获取WebAPI知识的系统，其特征在于，包括：数据收集和过滤模块：从StackOverflow网站公开的数据转储中下载数据文件，所述数据文件中包括设定特定时间段内StackOverflow网站上发布的问题和答案，通过特定词搜索对问题和答案进行搜索，形成第一收集数据，从第一收集数据中选择最相关数据标识为正样本，其余数据标识为无标记样本，利用半监督学习从无标记样本中筛选出正样本，将所有正样本数据作为第二收集数据；问题类别分类模块：将数据文件中的问题分为不同类别，对问题主体进行分句切分，使用深度学习模型对切分后的句子进行分类，根据分类结果，统计每个问题在不同类别上的句子数量，形成训练集进行训练预测模型，通过预测模型预测问题类别，得到每个问题的所属类别；性能衡量与预测模块：针对每个问题的所属类别和每个问题的发布时间，采用时间序列分析预测对WebAPI的性能进行衡量预测，形成关于WebAPI见解。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 基于Stack Overflow网站获取Web API知识的系统和方法
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