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基于梯度数据选择的跨领域情感分析
《软件导刊》2023年第5期50-56,共7页苏仪 周夏冰 
国家自然科学基金面上项目(62176174)。
情感分析研究往往依赖特定场景的大量标注数据,领域迁移会导致模型需要重新进行训练,因此跨领域情感分析任务应运而生。然而,目前跨领域情感分析方法大多考虑学习域的不变特征,或进行特征适应以处理源领域与目标领域的差距,并没有充分...
关键词：跨领域情感分析 领域适应 数据选择 半监督学习 迁移学习 预训练模型 
基于相似度匹配的软件缺陷预测方法研究
《软件导刊》2017年第8期9-11,14,共4页刘雅新 吴高艳 何鹏 
湖北省知识创新专项项目(2016CFB309);湖北大学自科青年基金项目(201507)
针对跨项目缺陷预测(Cross-Project Defect Prediction,CPDP)中为目标项目选择合适的训练数据问题,在已有相似度匹配方法的基础上,引入项目情境信息,从而提出一种改进的CPDP预测模型。实验结果表明:引入项目的情境信息,有助于提高CPDP性...
关键词：软件质量保证 缺陷预测 相似度匹配 训练数据选择 
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